用好AI的几点原则

对于神经网络，硕士博士不需要弄明白原理，只需要应用，是这样吗？

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用谣言攻击盘古大模型，小黑子我劝你善良！

当下出现一系列有组织的步骤，开始黑华为盘古大模型，但很多问题真正懂技术的人一看就有漏洞，却依然引发大量关注，产生非常不好的影响。这里正本清源一下，并奉劝小黑子们好自为之。

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百度开源 ERNIE 4.5 模型系列；华为开源盘古系列大模型【AI早报 2025-07-01】

百度 ERNIE 4.5 模型系列正式开源: 00:00 华为首次开源盘古大模型系列: 00:29 Cursor 推出网页和移动端 AI Agent: 00:54 阿里巴巴推出 Qwen-TTS 文本转语音服务: 01:14 豆包上线“深入研究”功能，用于处理复杂问题: 01:30 魔搭社区举办首届开发者大会，预告将发布 Qwen Coder 模型: 01:45 Meta 成立“超级智能实验室”重组AI部门: 01:56

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相信你也被最近爆火的Kontext模型的各种强大玩法所吸引，特别对于“人物一致性”，“AI视频分镜制作等等.......”！！ Kontext优点： ①："图文双模态提示的先进图像生成与编辑模型" ②：具备本地编辑、样式迁移 ，上下文本理解，人物角色一致性等等..... ③：多种玩法开展如：小说推文，AI视频制作，插画 原画等等 扩展工作流 ④：安装包详细安装与使用流程（新人入门ComfyUI首选） ⑤：飞书文档戳👉：https://ccna39o15b4f.feishu.cn/docx/VGU0dRRRDomkngxrLqUcjaeSnon

“没有掌握技术的人才，技术就是死的东西。”——技术主义

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【CVPRW 2025】Arash Vahdat (NVIDIA)

转载自https://www.youtube.com/watch?v=28-sLw55a1s Visual Generative Modeling workshop@CVPR2025, afternoon session 15:30–16:00 What's wrong with diffusion? Speaker: Arash Vahdat (NVIDIA) Workshop website: https://vgm-cvpr.github.io/ About VGM at CVPR 2025 In recent years, diffusion models have rapidly overtaken previous methods to become the dominant approach in visual generative modeling, with widespread applications in generating images, videos, 3D objects, and more. However, these models also come with notable limitations, such as slow generation speeds, limited human intervention during the generation process, and challenges in modeling complex distributions like long videos. This year, our Visual Generative Modeling workshop at CVPR aims to explore what lies beyond diffusion models in visual generative modeling. We will discuss novel insights, alternative approaches, and new possibilities in modeling and generating visual data. Join us for a full-day event featuring keynote talks from both academia and industry -- all designed to ignite innovative ideas and novel research in visual generative modeling. Invited Speakers: Bill Freeman (MIT) Jiajun Wu (Stanford University) Jun-Yan Zhu (CMU) Phillip Isola (MIT) Kaiming He (MIT) Robin Rombach (Black Forest Labs) Jiaming Song (Luma AI) Jiatao Gu (Apple / UPenn) Varun Jampani (Stability AI) Arash Vahdat (NVIDIA) Ricky T. Q. Chen (FAIR) Liang-Chieh Chen (Amazon FAR) Organizers: Tianhong Li (MIT) Yilun Xu (Google DeepMind) Tianyuan Zhang (MIT) Tim Dockhorn (Black Forest Labs) Shuang Li (Stanford University) Arash Vahdat (NVIDIA) Kaiming He (MIT)

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