给猪听声辨病？！我国的AI养猪技术太超前了【主播说三农】

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Nano Banana爆火背后，深聊谷歌多模态五大主线布局【硅谷101】

当下最火的AI文生图模型，非Nano Banana莫属。从悄然登顶AI测评平台榜首，到火遍社交平台，引发全网猜测，最终谷歌亲自下场认领。Nano Banana凭借其惊艳的图像质量与角色一致性，无需公告和宣传就迅速成为焦点。相比传统只会“一次出图”的模型，Nano Banana更像是随时待命的设计助手：它能在多次编辑中保持人物不变，能用自然语言完成局部修改，还能实现多图融合，生成丝滑自然的作品。许多网友不禁感慨，Photoshop时代真的要终结了吗？从Imagen、Veo到Genie世界模型，谷歌正以矩阵式产品线重新定义AI创作的边界。但我们深度体验之后也发现，Nano Banana也存在分辨率不高、艺术性与审美不足等问题。未来AI创作还能带给这个世界怎样的惊喜？在这场日趋白热化的AI竞赛中，谷歌的下一步棋会走向何方？

《使用Midjourney生成新宗教巴罗克式暗黑浪漫主义风格图片的逻辑及关键词》

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AI时代学术裁缝，水论文必会这些，更能稳稳的毕业

相比较传统做学术的方法，AI对研究生的助力非常大，很多繁琐的步骤都可以通过AI简化和帮忙。传统互联网搜索答案的方法，已经不适用于新时代的研究生们，你们需要掌握更牛逼的手段去水论文，去完成研究生3年的规划！

【Coze工作流】一键生成“火柴人动态视频”，把知识点揉碎了教你，手把手全程详细拆解保姆级教程

【Coze工作流】一键生成“火柴人动态视频”，把知识点揉碎了教你，手把手全程详细拆解保姆级教程 克隆音色生成音频、异步视频任务处理在这个视频里面都可以学到

吴晓波对话极逸CEO谭凯 "AI智能体SOON 极具商业潜力 人人都可以创作游戏的时代即将到来! "

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Nano Banana真香！免费无限出图

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来之不易的5条评估经验

【🚀AI评估系统构建的五大核心经验分享】 8月24日，我在AI Engineer活动中分享了一套来之不易的评估系统实战经验！本次视频将结合个人实践，深度解析如何构建高效、可靠的AI模型评估体系。以下是五大关键点👇 🔍 一、什么是有效评估？ 快速模型能力判断：24小时内通过指标测评判断新模型是否优于现有系统。 负面反馈循环：融合用户负面反馈与LM价值判断，优化系统的同时防止过拟合。 安全与异常评估：覆盖恶意访问、边缘测试等场景，确保系统鲁棒性。 🛠️ 二、评估需要精心设计 测试集需与真实场景同步：避免“自欺欺人”，需人工参与生成并持续迭代。 评分标准需定制化：借鉴但需适配业务场景，拒绝直接套用通用标准（如RAGS）。 🔄 三、上下文工程（新一代提示词优化） 动态分配上下文，适配Agent不同阶段需求。 关键优化点：工具返回值需简洁清晰，减少冗余，提升模型响应精度。 ⚡ 四、为新模型做好全链路准备 逐环节设计评估指标，确保数据集与评分标准高质量。 实现模型快速替换与系统能力无缝提升。 🤖 五、系统级优化（超越单点提示词优化） 让LLM优化整个Agent系统，而非单一提示词。 数据对比： 仅优化提示词：效果提升8.9% 系统级优化（含历史数据、评分、测试集）：效果提升39.14% 优化流程：初始Prompt+测试集→模型输出分析→LLM提出优化建议→人工参与迭代→自动化验证。 ✨总结：评估不仅是测试工具，更是驱动AI系统持续进化的核心引擎！适合AI工程师、研究者及所有关注模型优化与落地的伙伴观看～ #AI #模型评估 #提示词工程 #Agent系统 #LLM优化 #AI工程实践 #Bilibili创作