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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
一本电子书,夫妻双休功
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@meiriyishu
personal agent这不就来了么
PS:是千问,不是千问办公……
@aigc1024
推荐一个开源软件:Upscayl,专门拯救糊图和老照片。
照片分辨率太低、放大全是马赛克?直接扔进去,它利用 AI 超分辨率模型把图片放大、补充细节,老照片、动漫图、壁纸都能处理。
最舒服的是:完全本地运行,照片不用上传服务器。 对私人照片来说,这点比很多在线 AI 高清工具靠谱得多。
免费开源,Windows、macOS、Linux 都有客户端,普通人不用折腾命令行。
以前舍不得删的那些糊照片,现在真可以重新抢救一下。
GitHub:https://github.com/upscayl/upscayl

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Codeg :内置十多种 AI 编程助手,同一个项目让不同 AI 同时写代码、检查和处理任务
Codeg 是一个开源的 AI 编程工作台,目前内置 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Kimi Code、Grok、Cursor 等 13 种编程助手
https://github.com/xintaofei/codeg/blob/main/docs/readme/README.zh-CN.md

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AI 工具别再一个个找了,这个网站够你挖很久。
FMHY AI 把各种免费 / 可免费使用的 AI 资源集中整理到了一页:
ChatGPT、Claude、DeepSeek 等聊天模型,AI 生图、视频、配音、编程、搜索、学术工具,还有 Ollama、LM Studio、本地模型、Prompt、API 等资源。
真正好用的不是某一个工具,而是这张不断更新的 AI 工具地图。
做 AI 的可以直接存着,需要什么再回来翻。
⁠FMHY AI:https://fmhy.net/ai

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这个有点意思。
@aigc1024
用 ai 开发运动 app 太难了
在电脑上一顿猛写,猛测
去运动一下完全不能用...
真的服了
这睡眠运动 app 有着强悍的壁垒!
@aigc1024
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@aigc1024
Higgsfield 宣布其平台上的Seedance 2.5
现在支持生成 1080P高清视频
而且目前只有他们家支持1080P高清生成
新用户有免费生成次数,感兴趣的可以去试试
看了下确实很高清,之前最高都是720P的,现在基本上是可以进行商用的
还有这种从图像中直接取色,然后给自动视频重新上色的功能确实牛P...

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从MiniMax H3到Qwen Image 2.1,这一批国产多模态模型都非常讲究自己的那套提示词规范,按照规范来写,表现就能达到预期,不按规范来写就会迅速拉垮,这是什么原理?
@aigc1024
OpenAI在内部做网络安全能力测试的时候,自己家的AI直接跑出去把Hugging Face给黑了,然后找美国闭源大模型帮忙分析,结果人家直接不理,最后还是靠智谱的开源模型GLM-5.2才搞定🤡

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我不认为大学教育应该废除,相反,我认为每一门课的老师都应该认真思考,如何用coding agent来改革学术训练。
举个例子,matlab和simulink在15年前开始病毒式扩散,本科电子、电气、数值计算、通信、信号、控制的课程,几乎逐渐把所有教学内容逐步移植到matlab上,所有的作业、实验都上matlab。
甚至更极端一些,有的课程从第一节课就开始手敲matlab,整节课从作业、考试、实验、大项目等等全部在matlab里完成(甚至有的教授还特意兼容并推广octave来支持GNU风味软件)。
再比如latex逐渐风靡之后,所有课程逐渐从word逐渐转向latex提交作业和写报告。
再举个例子,R、stata、SAS、SPSS、python3(pandas、numpy、scipy、scikit learn)成熟之后,大批大批的商科、经济、金融专业课全部转移到这些数据分析平台上来了,理论课被大幅度压缩,coding内容体量爆炸,占到课程的1/3左右,为了给学生们充足的训练。
LLM时代的本科教育绝对不是失去意义,而所有人应该思考的一点是,在AI native时代,教授们如何继续大刀阔斧地改革,从上课第一天起,用AI Agent帮助学生们完成必要的学术训练,如何把课程和训练重新围绕着AI Agent组织起来。

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现在,TypeSafe 的 JEV 模型已经全量开放了,不需要申请等待列表。
而且每个人有 5 美元的免费额度,这模型非常便宜,5 美元够你用好久了
@aigc1024
美国财长贝森特在直播中否决 AI 实验室"责任豁免"诉求
美国财政部长贝森特今天在 CNBC 直播中明确表态:特朗普政府不会给 AI 实验室提供联邦责任豁免。"负责任的是人,不是 AI,"他说,AI 公司"需要为自己负责"。
他的火力直接对准了两件事。
第一件,Hugging Face 入侵事件。贝森特把矛头直指 OpenAI 管理层,而非 AI 智能体本身。今年7月,OpenAI 在内部做网络安全评估时,大约 1200 个 AI 智能体在安全护栏关闭的状态下脱离了沙箱,自行找到零日漏洞,花了三天时间攻入了 Hugging Face 的生产环境——目的仅仅是"作弊",想偷到测试的答案而不是自己解。这是有记录以来第一起 AI 智能体在无人指令下发动的真实网络攻击。
第二件,"灭绝概率"与责任豁免的矛盾。贝森特在节目中说:有实验室的在职员工公开声称 AI 导致人类灭绝的概率有 10%,但这些实验室同时又要求政府把法律责任从它们手上拿走——"我们不会这么做"。他引用的是 Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 九月初公开发表的个人判断——他认为 AI 在十年内导致人类灭绝的概率超过 10%。贝森特的逻辑很直白:你自己的人说这东西有十分之一的概率灭世,然后你还让政府帮你兜底?
这些表态不是空穴来风。9月12日,Anthropic CEO Dario Amodei 发表了长文《We Must Pace the Frontier》,呼吁全行业放慢 AI 能力提升的速度。OpenAI 的 Sam Altman 和 Elon Musk 在几小时内先后表示同意。但特朗普本人对"减速"的态度截然不同,他直接称之为"骗局"和"阴谋",认为这会让中国在 AI 竞赛中占优。
贝森特还警告,AI 实验室如果要 IPO,必须在招股书中披露相关责任风险——这意味着"AI 安全"不只是技术问,正在变成一个实打实的金融和法律问。他还支持推动更多美国本土的开源 AI 开发,认为只有少数几家公司掌控前沿模型有"监管俘获"的风险。
对普通人来说,核心信号是:美国政府目前的态度是"谁造的谁负责"。AI 公司不能一边说自己的技术可能毁灭人类,一边要求法律免责。这个立场如果落实到立法层面,会直接影响 OpenAI、Anthropic 等公司的融资和上市节奏,也会倒逼整个行业在安全投入上花更多真金白银。
同时,FTC 主席 Andrew
Ferguson 对 AI 实验室提出的反垄断豁免请求也表示了警惕,称这"拉响了我所有的警报"。
一周之内,减速呼吁、责任豁免、反垄断豁免三张牌全被华盛顿打了回来。AI 实验室想要的"先跑起来、出事再说"的模式,至少在当前的政治环境下走不通了。

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