Stack Overflow的2025年度开发者调查报告，揭开了AI狂欢背后的冷峻现实：84%的开发者已将其纳入工作流，但对AI的好感度却罕见暴跌！更扎心的是，66%的人被「似是而非」的AI代码折磨，调试耗时甚至超过手写。
你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰？
生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式，它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略，在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实系统中，这类方法仍面临两大「硬伤」：一是训练极度依赖大规模演示数据，二是推理阶段需要大量迭代，动作生成太慢，难以实时控制。
近日，在全球人工智能领域最具影响力的顶级学术会议 NeurIPS（神经信息处理系统大会）上， 清华大学和蚂蚁数科联合提出了一种名为 Dual-Flow 的新型对抗攻击生成框架。
我在想，有没有这样一个工具：我不用理解节点和变量，直接说我想要什么，AI 就帮我把工作流搭出来？我尝试了很多，直到遇到 Refly.AI 这个 Vibe Workflow 平台—— AI 自动搭建工作流。它给出了一个让我眼前一亮的答案：通过 Vibe Workflow，把想法变成自动化工作流，让我真正进入口喷工作流时代。
种子轮拿到数百万美元融资、估值近千万，朱啸虎的金沙江创投、高瓴创投和 Classin 共同投资。 Refly.AI 给自己的定位是更适合大众的 Vibe Workflow 产品。 为什么要做 Vibe
近日，Refly.ai宣布完成数百万美金的种子轮融资，估值近千万。本轮融资由金沙江创投、高瓴创投和Classin共同投资。据「暗涌Waves」了解，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在接触项目后的一周内便锁定了TS。
“帮助全世界 40 万人成为导演，这种成就感，比我自己拍一部电影要大得多。”
键盘作为人机交互的主要工具，实质上是一个巨大且不自然的「输入、输出瓶颈」。在「后键盘时代（post-keyboard future）」，语音或许才是最好地交互方式。
继今年5月提出MeanFlow (MF) 之后，何恺明团队于近日推出了最新的改进版本—— Improved MeanFlow (iMF)，iMF成功解决了原始MF在训练稳定性、指导灵活性和架构效率上的三大核心问题。
