Qwen-image整合包，6秒出图，12G显存可用，可设置任意图片尺寸

AI再现英雄赵一曼生命最后时光 哈尔滨有一条一曼街，英雄牺牲前的最后时光曾在这条路上度过。当唱起《如愿》，我们一起铭记历史，缅怀英烈。

清华博士生的AI大模型零基础课程自学路线——顶尖学习资源推荐

编程零基础的大一新生，该如何学习才能成长一名大模型专家？ 我给大家制定了一个三阶段的课程自学路线图，全都是顶级的网络公开课程，跟着学下来（并且完成作业），保证你的大模型知识水平超过清华大学计算机系一半以上的同学（毫不夸张）。 选择困难症的朋友们收藏好了，不知道看啥就跟着我这个路线学就行了。

AI模型是怎么命名的？名字里透露了哪些有用信息【灵感杂谈第一期】

第一期杂谈，大家多吐槽 本视频参考 豆包、deepseek、千问、kimi、GPT、文心、Gemini、Claude、天工、Grok、混元、智谱........

星野两周年，感谢小星星们一直都在～

这一年，数千万智能体诞生，产生了109亿次的连接 这一年，小灯泡被点击了千亿次 这一年，也是我们勇敢尝试的一年。

太炸裂！ComfyUI V6终极整合包来了！支持50 40 30系显卡，Win+Mac一键安装，解压即可用，原生中文，全套工作流可带走（附Comfyui整合包

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Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！

深夜发布，万亿参数，Qwen 3 Max Preview重磅登场 | 9月7日AI日报第147期

2025-09-07 1 全新Qwen 3 Max Preview模型发布[00:03] 2 拍我AI接入谷歌 Nano Banana[00:23] 3 混元游戏视觉生成平台2.0版本[00:38] 4 kimi k2 0905正式上线[00:56] 5 AI大模型排行榜[01:22]

自己做一个 AI 绘画 Bot，打通 n8n + Telegram + 谷歌 Gemini 最新模型

这集 n8n 教程，我将会手把手带你从零开始，建立一个属于你自己的 Telegram AI 绘画 Bot！整个流程完全自动化，你只需要发送一张图片给你的 Bot，它就会利用谷歌最新的 Gemini 2.5 Flash Image 模型，即时生成一张独一无二的新图片回复给你。 这个 Workflow 不但非常实用，更能让你深入了解如何通过 API 将不同的服务（Telegram、n8n、AI 模型）串联起来，是学习自动化工作流思维的绝佳实例！ 🕒 章节 - (00:00) Demo 演示：发一张图给 Telegram Bot 自动生成新图 - (00:24) 整个自动化工作流的设计思路与规划 - (01:21) 【Telegram 设置】如何使用 BotFather 创建一个新的 Telegram Bot 并获取 Access Token - (02:09) 【n8n 基础】设置 Telegram Trigger 节点，接收来自 Bot 的消息 - (03:06) 【逻辑判断】使用“IF”节点，判断收到的消息是否为图片 - (04:08) 【数据转换】将图片文件转换为 Base64 字符串，以便通过 API 发送 - (04:42) 【API 串接核心】设置“HTTP Request”节点，连接 OpenRouter 并调用谷歌 Gemini 2.5 Flash Image 模型 - (05:18) 什么是 OpenRouter？AI 模型的超级市场 - (06:26) 设置 API 的 Body JSON 结构，同时发送 Prompt 和图片数据 - (07:55) 【数据清理】使用“Set”节点，清除 AI 返回结果中的 Base64 前缀 - (08:27) 【还原图片】将干净的 Base64 字符串转换回图片文件 - (08:51) 【自动回复】设置 Telegram Send Photo 节点，将 AI 生成的图片回传给用户 - (09:33) 启用 Workflow 并进行最终测试 - (09:55) 验证“IF”节点：如果发送的不是图片，Workflow 会如何处理？ #n8n #Telegram机器人 #谷歌Gemini #AI绘画 #自动化 #API教程 #教程 #OpenRouter #NoCode

[Ilya Top 30] Ilya Sutskever 推荐的第一篇神作：复杂熵 - 复杂动力学第一法则 | 混沌与秩序之间的新物理定律

大家好，欢迎来到新系列视频的第一期！在本系列中，我们将一起解读AI大神、OpenAI联合创始人Ilya Sutskever力荐的一系列必读论文。他曾对同事说，读懂了这些论文，你就掌握了AI和机器学习领域90%的重要知识。 本期视频，我们深入探讨他推荐的第一篇文章：一篇名为《复杂动力学第一法则》(The First Law of Complexodynamics) 的博客。 这篇文章探讨了一个有趣的悖论：在一个封闭系统中，熵（混乱度）总是不断增加，而系统的复杂性却经历了一个先增加后减少的过程。视频将通过一个简单的“牛奶与咖啡混合”的例子，带你了解科学家们为了精确定义“复杂性”所做的各种尝试，从经典的热力学熵、柯氏复杂度（Kolmogorov Complexity），再到“老练度”（Sophistication），并最终引出一个可能存在的、全新的物理定律。 最关键的是，我们会将这个深刻的概念与人工智能联系起来。你将理解为什么Ilya Sutskever将大语言模型（LLM）视为终极的信息压缩器，以及“复杂动力学第一法则”如何为我们理解智能的本质提供了一个强大的理论框架。 让我们一起，揭开这个统一了物理学、计算机科学和人工智能未来的迷人概念。

【每周新知01】为什么脑机接口和我们都有关系？

“脑机接口长期以来一直被视为一种辅助性技术……但近年来，我们的研究重点已经转向‘辅助+康复/治疗’双重目标。我们希望通过‘双重神经旁路’来促进大脑的可塑性与恢复。这是一个极具突破性的下一步。” —— Works in Progress