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。
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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。
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。
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。
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