AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题，跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性，通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力，且在泛化能力上符合Scaling Law。
本文的主要作者来自香港大学的数据智能实验室 (Data Intelligence Lab@HKU)。
前两天Ideogram 更新了 2.0版本，并且现在可以免费体验。
AI圈，再次开卷图像生成。
当AI文生图比拼真实度、艺术感，Ideogram开辟了一个刁钻的赛道：在图片上精准生成文字，并且字体和排版都好看。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法，将大语言模型（LLM）在文本图（Text-Attributed Graph, 缩写为TAG）学习中的强大能力蒸馏到本地模型中，以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程，并对学生模型进行对齐优化，在多个数据集上实现了显著的性能提升，平均提高了6.2%。
Midjourney推网页版编辑器应对Ideogram 2.0竞争。
深度了解Agentic Workflow，不要错过这20个智能体工作流开源项目 智能体工作流推进Agentic AI，20个开源项目深入了解Agentic Workflow Dify、FastGPT、LangGraph，20个开源项目助力Agentic Workflow创业 智能体工作流开源项目大盘点，
6 月，Gamma 创始人 Grant Lee 官宣，Gamma 在过去一年新增了 2000 万个用户。他们在 5 月份刚完成一笔 1200 万美元的融资。
迄今为止，AIGC 主要应用于像 ChatGPT 这样的聊天机器人。初创公司如 Character.AI 和Replika，通过赋予聊天机器人更接近人类伴侣的性格，已经取得了初步的成果。 然而，设想一下，如果我们将这些人工智能角色置于一个类似于 Instagram 的社交平台，并让它们进行互动，那将会带来什么样的全新体验呢？
