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人工智能讨论组
人工智能or人工“智障”，一起聊聊人工智能新进展？
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- 阿里通义开源了一个又快又好的图像生成模型，1秒出图！6B尺寸！比它小的质量没它好，比它质量好的速度没它快；支持中英文输入，支持中英文字体叠加。而且我看了下出的图，AI味挺淡的，个人觉得比Flux 2好，估计仅nano banana pro一模之下了🥹
▶️在线试玩：huggingface.co
➡️代码链接：
huggingface.co
▶️comfyui case: comfyanonymous.github.io
{Z-Image-Turbo / Z-Image-Turbo（通义MAI在Hugging Face上的空间）}
🧐Z-Image-Turbo是通义MAI在Hugging Face平台上创建的图像处理空间，提供图像生成、编辑、增强等AI工具，支持通过网页界面或API进行图像处理任务。
✨重点
●🔧[🔧] 核心功能：图像生成、编辑、识别、增强等AI图像处理任务，适配Hugging Face生态系统。
●🚀[🚀] 使用流程：访问平台→注册登录→浏览功能→上传图像→配置参数→运行任务→下载结果，支持API调用与示例代码。
●📊[📊] 技术参数：输入格式含JPEG/PNG/BMP等，输出质量可配置，依赖TensorFlow/PyTorch等库，当前处于运行状态。
●🔄[🔄] 其他资源：提供社区支持、更新日志，支持多模态处理，需参考平台文档获取详细参数与依赖说明。
●🔗[🔗] 访问方式：通过Hugging Face链接直接使用，无需额外安装，支持本地部署或云端调用。
28 019 - 强化学习与人类决策的思考。
在强化学习中，其机制决定了它必须站在一个结果的角度对路径进行优化。
而人类的决策机制相当不同，当你做出了一个坏的决策的时候，你很可能已经知道了。例如，你在下象棋，当你的棋子被吃掉的时候，你应该意识到这一步错了，下次遇到考虑进行剪枝。
人类在决策的学习上似乎有着一个比强化学习奖励函数更高效的价值函数。如果深度学习可以采用，那将极大节省算力，发挥人类学习与决策的优势，此时模型将会具备“解决问题的能力”。这也解释了为什么vibe coding无法解决工程问题，但模型可以在benchmark难题的评估中斩获高分。因为模型在通过数据拟合，而不是在学习如何决策（更强的泛化能力），这也是人和人之间的差距。
人与人的价值函数也是不同的。如果一个人没有站在更长远的角度思考问题，那这个人的决策效率会比能够具备长期思考力的人低，也就是获得成功的概率更低。0 10 - 最近给一个 vibe coding 平台做了几个 Showcase，才发现 Gemini 3 在个性化互动教学场景里真的挺能打。
很多抽象概念光靠讲是很难让学生 get 到的，但换成互动教学小工具来演示，就直观得多了。 而且这类纯前端、小而美的应用，本身代码量就很轻，测试、部署、扩展都方便，老师就算没什么编程基础，也能靠自然语言把它们堆出来。
更让我意外的是，Gemini 的 UI 品味肉眼可见地提升了。虽然它给的初稿还是比较糊，但稍微 PUA 一下，基本能拉到 80 分。
当然，它也不是万能的。像心脏结构这种极其精细、没办法用规则和数学公式描述的，前端代码就扛不住了，也别指望模型能编出来。
更多案例可以看这篇文章：mp.weixin.qq.com00:300 01 - 分享一个群友train的壁画修复专用开源模型
{中国古代壁画修复_V3 / Mural_Restoration_v3}
🧐这是一个基于Qwen-Image-Edit@v2509的LoRA模型，可在魔搭社区下载，支持智能缺损补全、色彩还原、线条重建等功能，用于中国古代壁画的修复与保护。
➡️链接：
www.modelscope.cn
✨重点
●🛠️ 核心功能：支持智能缺损补全（识别壁画剥落/褪色区域生成时代风格修复内容）、色彩还原（基于风化程度分析还原原始色彩体系）、线条重建（艺术化续接模糊/断裂线条）
●🧩 技术基础：基于Qwen-Image-Edit@v2509模型开发，采用safetensors格式，属于LoRA适配器模型
●📥 下载方式：提供SDK（Python代码）和Git两种下载途径，支持文本生成图片任务（text-to-image-synthesis）
●📜 开源协议：采用Apache License 2.0，支持非商业及商业使用（需遵守协议条款）
●🔄 版本管理：包含多个版本（如20.safetensors、25.safetensors等），可通过ModelScope平台获取不同版本模型文件
●🎨 应用场景：适用于文化遗产AI数字保护领域，可对古代壁画进行数字化修复与保护
9 00 - Google DeepMind 的产品经理 Bea Alessio 给出了一份详细的使用指南，其中透露出不少关键信息。最基本的使用方式当然是随便说一句话，让模型自己猜你想要什么。但如果你想达到专业水准，就需要像导演一样思考。
一个完整的提示词应该包含六个要素：主体（谁或什么）、构图（如何取景）、动作（正在发生什么）、场景（在哪里）、风格（什么审美）、编辑指令（如何修改）。
而如果你想要更精细的控制，还需要进一步明确：画幅比例（9:16 竖版海报还是 21:9 电影宽屏）、镜头参数（低角度、浅景深 f/1.8）、光线细节（逆光的黄金时刻，拉长阴影）、调色方向（电影级调色，偏青绿色调）、以及具体的文字内容和样式。
附上官方博客地址：
blog.google
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