#图像生成

Ethan Mollick@emollick· 05:29AI 评分3131

我写了一篇关于过去 30 个月 AI 发展指数曲线的文章：https://www.oneusefulthing.org/p/30-months-on-the-exponential-in-charts 我还让 Claude 3.5 Opus 针对我用于所有 AI 图像生成模型的测试（制作一张“水獭在飞机上用 wifi”的图片）创作了终极回应，它制作了这个视频

Rohan Paul@rohanpaul_ai· 04:41AI 评分6464

Coco Labs 推出了 AI 设计模型 Vyb，该模型能按元素分层输出设计稿，保持文本可编辑、图形为矢量、照片为像素。测试显示其在 145 种 Google 字体上的像素重叠评分达到 90.3%，且导出的分层结构可直接完整保留至 Figma 中。

meng shao@shao__meng· 12:32AI 评分4343

女装电商营销物料具有SKU多和更换频繁的特点，直接调用生图能力无法解决多颜色切换对比的连贯性问题。通过将素材分层为变量和不变量以实现原子化复用，能够有效保障一致性并降低生成成本。当前新发布的生图模型正朝着高度可控性方向发展，可控性与可复用性才是生图应用真正能盈利的方向。

Import AI 474：柏拉图式思维空间、太空 TPU 与智谱（Zhipu）的外部 RSI 循环

科学家 Michael Levin 在论文中提出了一种非物理主义的心智模型，认为心智是柏拉图式空间中寻求物理具身化的复杂模式，而生物体与机器仅是这些模式进入物理世界的接口。该研究通过异种机器人（xenobots）和人类气管细胞机器人（anthrobots）等实验，探讨了简单系统如何展现出超越算法预设的智能行为。这一视角为理解 AI 与人类心智在柏拉图式空间中的邻近关系及对齐问题提供了新的哲学框架。