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给老婆买的椅子到了,她试用了之后赞不绝口,说这个椅子至少也得上千吧
我说呵呵呵
然后我让 banana2 生成一个 hm 椅子的图
没想到它生成的跟真的几乎完全一样...
我都没说具体型号...
模型对世界的记忆太深刻了
豆包2.0的图片推理能力强的有点吓人了…
你能光看图猜到这是哪里吗?(去过的先别说哈
我问了 Gemini 的思考模式,它猜错了,提示它错了之后,第二次又猜错了,而且它只知道按图上的文字搜索来猜

我又问了豆包新出的专家模式,它第一次也错了,我提示它错了,这时候,它突然进入了狂暴模式,思考了大概有几分钟,思维链条有上千字,又是分析城市地理,又是分析各个景点的街道方向,建筑特征,中间还调用了搜图工具来对比…
我看它的思维链里有好几次说出正确答案又都自我否定,感觉它也没戏了

结果它最后竟然答对了…
我问他怎么猜的,它列了四个步骤,三个小细节验证,严丝合缝,毫无破绽

这个照片是我自己拍的小众景点,网上也没有发过,能猜到这里我是真的有点佩服…
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今晚谷歌可能要发布最新的图像模型 banana 🍌 flash
又便宜又快速,质量还有保证
我们将在 Labnana 第一时间支持这个模型
ListenHub 用户也可以直接使用通过 Labnana 使用此模型,账户打通的哈

http://Labnana.com
人与人之间的大多数的误会
都是源于缺少一次真诚的沟通
人很复杂,又很简单
还是喜欢长这样的人形机器人
还是硬件好玩啊!
情绪价值满满的🫶
openclaw住上新家了

懂行的朋友可以求交流!
比如,这些驱动的声音怎么会小一点?
tts有什么好听的声音?
过去 4 个月,我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长。按同样口径回算,最近一周日均 token 消耗已经接近 3000 亿。

最新的一个版本里,有工程师主动重写了请求结构,在不影响效果的前提下,把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率,而不是简单增加 token。

规模上来之后,一个很直观的变化是:一些过去需要我们自己工程化绕过的问题,会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上,产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系,之前季逸超(Peak)在聊 Manus 时也提到过。

现在回头看,token 更像电表读数——它反映规模和成本结构,但不再适合作为我们的核心指标。
更重要的是:用户是否持续把 context 交给产品,以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。

我们还在早期,还有很多可以重写的部分。
也在继续找人:增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋‍♂️
现在AI太厉害了,不仅SaaS死了,传统软件更是被AI打得满地找牙。
我一个朋友的startup里,一堆员工抱怨windows太耗电,他们公司全员AI native原住民,CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding,半个月写了个新的操作系统。
后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office, 直接替代了公司采购的所有软件,一分钱都没花,还往外卖了好几千万,导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
字节飞书总裁亲自上门,说我们养了6000员工用五六年写的飞书,被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了,求求你们赶紧停止,高抬贵手,给字节留口饭吃,别让字节饿死了。
现在AI对软件行业颠覆真的太恐怖了,半年前都不敢想象的事情,现在居然成真了。
@aigc1024
逛 B 站发现一个有意思的 AI 硬件,墨水屏 AI 冰箱贴。

支持语音输入和声音闹钟,感觉这种东西可玩性很强,也可以给龙虾配一个
有了Seedance 2.0 各种奇葩的脑洞内容都来了.....世界已经快速进入拼想法的时代了....
@aigc1024
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给龙虾搞了一个线上办公室~~

1. 在不同工作状态时,会去房间不同区域:执行任务时去工作区、闲置时去休息区、报bug了去警报区。

2. 龙虾做了个临时公网链接,手机可访问~

3. 龙虾会随机说一些自己当时的想法。
年前发布的几个国产新模型的竞技场排名出来了
排名最高的,没想到是第一次打榜的...豆包(Seed 2.0)

Seed2.0不仅拿下了国内综合第一,还在全球总榜里冲进了前10。其他几家新模型,GLM5、文心5、Qwen3.5、Kimi K2.5,紧跟着排在了16 17 18 19 名。

特别值得一提的是,Seed2.0视觉能力更是仅次于 Gemini 的三个版本,排名全球第4。考虑到Seed2.0比 Gemini 的输入成本低5倍左右,这个模型在多模态理解方面是个巨大的降本增效神器。

具体来看各项测试:

Expert(专业能力),Kimi排名最高,第10。Seed第11,GLM、qwen、ernie比较靠后。

Hard Prompt(高难度指令处理),Seed第8,其他家都在20名开外。

Coding能力,Seed第7,Kimi第12。其他家在后面。这项最令人意外,因为它比的是全语言、全场景的综合编程能力,在WebDev榜单排名前列的GLM5反而落在后面。

Math(数学)上,又是Kimi最高第8,Seed第10,这俩排在前面。

Creative Writing(创意写作),最高的GLM5只排第22,跟体感也比较接近,理科生偏科了。

指令遵循和长文本测试,国产模型都不太理想,最好成绩都是十几名,还需要努力。

这么看下来,Kimi k2.5有几项能力还是比较突出的,但不知为何总排名落在了后面。

Seed 2.0 pro也已经接入了豆包「专家」模式。相比以前豆包一直在用的中小杯模型,智商终于有救了。这个事情意义很大,毕竟豆包是我们身边的家人朋友们用的最多的AI产品了。
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