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AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
人类历史上第一批和生成式AI同时长大的学生，正在踏入毕业季。这届毕业生可能会发现：不管在大学里学的是知识性课程，还是实用性技能，都难逃AI冲击，想要脱颖而出必须成为那个“更善于使用AI的人”。
iOS用户还要再等等。
大家好，我是小菜比苍何。 早在之前，我就给我的开源项目整了个出海网站，毕竟还是需要承接来自 GitHub 的流量。
大家好，我是袋鼠帝 作为一名后端程序员，我略懂前端，但是对于UI设计是一窍不通。
99%代码将由AI写！李开复：AI转型是CEO的一把手工程。
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
OpenAI 正通过与新加坡政府的多年期合作，在当地设立 AI 实验室，这是其支持该城市国家人工智能发展雄心的一部分。
《黑天鹅》作者、以毒舌和高智商著称的纳西姆·塔勒布最近发了一条推文，只有一句话： “20世纪发明的所有职业，都难逃AI的冲击。”
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。