歸藏(guizang.ai)

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@op7418最近同步 9/21/2026, 12:12:31 AM

关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计(Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design) 歸藏的 AIGC 周刊|公众号:歸藏的AI工具箱

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AI就业与脑力劳动前景讨论新增计算机视觉从业者转行、技术人才就业地域选择,以及算力所有权改变组织方式的观点。Rainier以“做CV的人可以考虑改行”表达职业冲击感,但推文没有说明触发判断的具体功能或测试依据。立党认为,对能够进入大模型、机器人及头部互联网企业的学生,中国主要科技城市比日本更有吸引力,海外求职则更倾向硅谷和新加坡。Rainier另从个人可以拥有大量GPU出发,推演社会组织与伦理变化。本轮将既有AI岗位替代讨论延伸到专业技能价值、人才流向和算力集中,但内容均为个人判断,没有招聘、薪酬或就业迁移数据,不能据此认定计算机视觉岗位已被替代或概括技术人才的普遍选择。

Participated post: GPT 6 Astra 发布,但是还不能用。这可能是个好事,因为每推迟一天,他们就会送一次重置。 由于这次架构的变化,以及他们想直接给所有的付费用户(Plus 也会有权限),并且所有人都可以将额度 100% 用于 GPT-6 Astra。 所以有很多新的系统需要部署,没办法同一时间上线。他们送的重置次数是可以存起来的,而不是立刻重置。 回到 GPT-6 Astra,从目前公布的一些演示来看,这个模型在任务持续时长上非常恐怖: 比如有人让它给小米 17 Ultra 做一个 ROM(也就是系统),它持续运行了 8 天,调用了超过 1600 个 sub-agent。 另一个特点是,它在 3D 建模和渲染上的能力非常强。 它几乎可以所见即所得地把你给它的图片在 Blender 里从零开始建模,构建整个环境并渲染出来。所以在虚幻 5 或者 Unity 里做 3D 游戏也非常厉害。 我觉得这对于 3D 生成模型和视频模型来说,是一次非常重大的打击。 在成本方面: 价格上,它的定价是 5.6 的 2.5 倍,缓存读取享有 90% 的折扣。 同样的任务它消耗的 token 数量只有 Claude Opus 5 的 1/5,不到 Claude Fable 5 一半的成本就可以得到跟它一样的得分。
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#AI就业#计算机视觉#技术人才

中文 X 上 AI 视觉生成讨论继续围绕 GPT IMAGE2 写真提示词、可复制模板和 Midjourney 控制效果展开。AIVideoHub 分享新式和服竖版写真提示词,强调 iPhone 前置抓拍、日系和风 Editorial、清冷梦核和 INS 生活快照等风格;94 PlayForge 吐槽 MJ 没有听指示、随机出图;MapleShaw 推荐 awesome-gpt-image-2,称其把数百个案例拆成工业级模板并支持复制 Prompt。讨论显示,用户既收藏可复用提示词,也持续关注模型服从度和生成稳定性。

Participated post: 这个 Midjourney 的代码真不错呀! 暖色比较多,而且比较亮,同时还有点厚涂的感觉,感觉很阳光 --sref 2698223612 --profile e6wl24r https://t.co/BGwqAygZJD
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#GPT IMAGE2#Midjourney#提示词

腾讯混元Hy4 preview发布后,实测体验显示Sol模型在迁移磁盘文件时逐文件计算并核对哈希值,被独立开发者William称为防御性编程特征明显。William称该过程耗时过长,他选择中断;向阳乔木引用腾讯官方公众号内容,称模型通过与内部软工、游戏、金融、安全等领域专家共建数据,在真实生产力任务上取得进步。候选推文均为官方转述和个人实测,尚无独立基准测试结果,讨论重点是真实任务表现和人与AI协作时的控制问题。有观点认为谨慎行为在数据完整性场景中有价值,但暴露了效率与用户意图理解上的不足。

Participated post: 混元4Preview 模型发布了,在 Arena 的 WebDEV 评分排第五。 跟刚发布的 GLM-5.3Flash 差不多。总参数 770B,激活参数 49B。 https://t.co/LY5qW1uFpv
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#腾讯混元#Hy4#Sol模型

Jev在中文X上的讨论从产品演示转向真实性、成本和可替代性争议。小互称时间线上多数Jev演示“都是骗人的”,Max For AI质疑吹Jev的人是否训练过意图识别小模型,九原客则认为用Qwen3.5-4B无需训练即可达到类似准确率且更便宜,可在MacBook本地部署。动物园园长用闲鱼售卖截图调侃Jev商业化外溢。该话题延续此前Jev评论折叠、3D生成和代码工作流讨论,但本轮更偏向反向验证与降温。

Participated post: 我用 @typesafeai JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。 这个速度实在太夸张了! 从预制的几十上百种 3D 模型里,根据输入的文案,进行并发几百次的判断。 同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理,一秒完成符合要求的室内场景搭建。 https://t.co/0oy1HBLVWX
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#Jev#Qwen#意图识别

近7日爆款推文

按近 7 日曝光排序,展示前 10 条。

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17.5万 followers
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估计 AI 圈大家都没有预料到,在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后,还能有这么热的新类型模型火起来。 JEV 能这么火,一方面是确实解决了某些问题;另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。 速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例,都会展示它的速度以及处理的数量,这最能给人原始刺激,也说明大家确实对这两点非常重视,所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。 当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作,应用场景其实比较有限;但如果加上大模型辅助或其他工具,效果会非常好。 同时它现在还缺一个多模态,如果有了多模态,尤其在素材整理分类或长内容生产上,体验会非常爽。 刚好昨天他们宣布向所有人开放,不再需要 waitlist 了,每个用户有 5 美元的免费额度。 这个模型非常省钱,输入只要 0.042 美元,输出免费,所以 5 美元能用非常非常久。 刚好我们上周的 Next Token 也更新了,主要讨论了: JEV 模型及衍生问题:比如大家一天就能训出类似模型,像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业,这里有很大的小模型训练套利空间。 小模型与大模型的协作问题。 交互界面的演变:现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件,本身也支持多账号(比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息),很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。 昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例,喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了,也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法,欢���大家去听听
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