AI模型
Adobe AI Foundry 推出定制化服务，为企业打造独特的 Firefly 模型
Adobe 最近宣布推出一项新服务 ——Adobe AI Foundry，旨在为企业客户提供定制化的 AI 模型 Firefly。 通过这一服务，Adobe 将与企业合作，重新架构和再训练 Firefly 模型，以满足客户的特定需求。 这些 Foundry 版本的模型与普通的定制 Firefly 模型不同，它们能够理解多个概念，而普通模型则仅限于单一概念。
结盟芯片巨头，OpenAI意欲何为？
从与英伟达深化算力绑定，到与AMD构建“股权 算力”共生体系，再到联合博通推进定制芯片研发。 OpenAI在短时间内，就已搭建起覆盖通用算力采购、定制硬件开发、全链路基础设施建设的庞大合作网络。 我们看到，OpenAI每一步动作看似独立，实则围绕“掌控算力自主权”这一核心目标层层递进，既是对当下算力短缺危机的破局之举，更是对通用人工智能(AGI)时代产业规则的抢占先机。
自主AI版图再扩张!继语音和聊天机器人后，微软推出文本转图像MAI-Image-1
微软人工智能（Microsoft AI）日前宣布推出其首款自主设计和开发的文本转图像生成器——MAI-Image-1。 作为该科技巨头“征程的下一步”，MAI-Image-1的发布紧随微软首批内部AI模型面世之后。 微软表示，MAI-Image-1在开发过程中吸收了创意专业人士的反馈，旨在避免“重复或风格化的输出”。
Cohere再融1亿美元估值冲上70亿美元 与AMD达成合作
企业级AI模型开发商Cohere周三宣布完成新一轮1亿美元融资，公司估值由此前的68亿美元上升至70亿美元。 这笔资金是对该公司8月份5亿美元融资轮次的扩展，当时该轮融资出现超额认购。 除融资消息外，Cohere还宣布了一项引人注目的合作协议。
阿里通义深夜炸场：全球首个端到端全模态 AI 模型 Qwen3-Omni 发布开源，文本、图像、音视频全统一
9 月 23 日消息，又是熟悉的深夜，阿里云今日发布并开源了全新的 Qwen3-Omni、Qwen3-TTS，以及对标谷歌 Nano Banana 图像编辑工具的 Qwen-Image-Edit-2509。 Qwen3-Omni 是业界首个原生端到端全模态 AI 模型，能够处理文本、图像、音频和视频多种类型的输入，并可通过文本与自然语音实时流式输出结果，解决了长期以来多模态模型需要在不同能力之间进行权衡取舍的难题。 Qwen3-Omni 是原生端到端的多语言全模态基础模型，其核心特性主要包括：跨模态最先进表现：通过早期以文本为核心的预训练和混合多模态训练，模型具备原生多模态能力。
哈佛推出新 AI 工具，助力治疗帕金森、阿尔茨海默和癌症
最近，哈佛医学院公布了一项名为 PDGrapher 的新型人工智能模型。 这项研究表明，该模型能够分析细胞内部基因、蛋白质和信号通路之间的联系，从而找到有效的治疗组合，帮助恢复病变细胞的健康状态。 这一创新有可能在药物研发方面产生深远的影响。
用同一组提示词，横向测评30+热门AI绘画平台（中）
前言. 常见的 AI 生图模型大概有以下这些：黑森林的 flux kontext、flux krea、flux dev、flux pro、flux krea、flux1.1，谷歌的 imagen-4、nano-banana，OpenAI 的 Gpt-4o，以及国内的 Dreamina3.1、Qwen3、Wan2.2、星流，还有就是老牌的 Midjourney、Ideogram、即梦、豆包、可灵、海螺等其他平台。 当有设计需求，无论是要出主图还是找创意灵感时，我习惯根据具体使用场景，把提示词放到对应的平台上尝试。
微软正加大投资训练自己的人工智能模型
微软正在进行重大的投资，以增强其用于训练自主 AI 模型的服务器能力。 这一举措标志着微软在人工智能领域的重要发展，尤其是他们在最近推出的 MAI-1-preview 模型的基础上。 微软 AI 负责人穆斯塔法・苏莱曼在公司内部会议上表示，微软正在为未来的前沿模型进行 “显著的投资”。
维度的囚笼：Embedding 检索模型无法逾越的数学边界
大家好，我是肆〇柒。 今天要和大家分享一篇由Google DeepMind与约翰霍普金斯大学联合研究的重要论文《On the Theoretical Limitations of Embedding-Based Retrieval》。 这项研究揭示了一个令人震惊的事实：即使是"谁喜欢考拉袋鼠？
投资143亿、裁员200人、合作告急！Scale AI正驶向何方？
今年6月，Meta向数据标注公司Scale AI注资143亿美元，同时将其CEO Alexandr Wang及多位高管引入旗下的Meta超级智能实验室（MSL）。 这场高调合作被外界解读为Meta打造通用人工智能的重要一步。 但仅仅两个月后，裂痕便已浮现。
团队实战复盘！能让你立即上手的Lora模型训练指南
一、写在前面. 众所周知，训练符合特定品牌风格的LORA模型存在很多的落地痛点：如高质量素材和标注门槛高、训练周期长，且风格迁移易失准、后期迭代适配成本高，但是我们也知道它具有显著的应用价值，因此，本次雪球LORA模型训练总结并非单纯的经验复盘，其价值更在于为大家提供 “可参考、可复用、可落地” 的行动指南。 更多雪球设计干货：以往我们制作雪球资源位视觉图，需历经建模、渲染、后期三大环节，单图需投入1个人力1至2天的工作量。
超预期业绩!阿里云26%增速领跑，AI收入连续8季度三位数增长
AIbase报道 -8月29日，阿里巴巴集团发布2026财年第一季度财报，业绩表现远超市场预期。 剔除已出售业务影响，集团整体收入同比稳健增长10%，净利润同比大幅增长76%，充分展现了AI 云与消费两大战略领域投入的显著成效。 阿里云本季度表现尤为亮眼，收入同比增长26%，创下三年来最高增速。
蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。 蚂蚁集团联合研究团队发布的《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》技术报告，证明了一条关键路径：专业开源模型只要做好领域化设计，有机会在垂直赛道上“以小博大”，反超通用大模型。
顶级邪修倾囊相授！8个案例教你速通Nano Banana
大家好，这里是歸藏（guizang），今天教大家如何最大程度发掘最强图片编辑模型 Nano Banana 的潜力。 往期报道：昨晚我们期盼了很久的图像编辑模型终于上线了，大家不再需要从竞技场吭哧瘪肚抽卡，可以爽玩，而且谷歌一如既往的发挥了财大气粗的优势，可以让你疯狂白嫖。 在做了一晚上的通宵测试之后，发现这玩意真的很离谱。
免注册免费用！17种AI绘图模型一站式体验平台LMArena
从年初GPT4o的技惊四座，到年中Flux.1 Kontext的大放异彩，前不久Qwen的后来居上，再到前几天Nano-Banana的万众期待……近年来，国内外越来越多的AI绘图模型百花齐放，争奇斗艳。 这些模型各有所长又各有不足，面对复杂的设计需求很难做到一站式解决所有问题。 因此如何选择使用这些模型成了很多设计师朋友纠结和困扰的问题。
大规模数据管道困境正导致AI模型全面崩溃
你的神经网络在开发环境中表现完美，Transformer模型的基准成绩令同行侧目，智能体系统在受控环境下执行决策树毫无瑕疵。 可一旦部署到生产环境，一切便土崩瓦解——是不是很熟悉?问题不在于你的算法，不在于超参数调优，也不在于算力基础设施。 真正的隐患，是潜伏在AI堆栈之下的烂尾数据管道——它会把你精心打造的高精度模型，变成概率性的垃圾生成器。
用同一组提示词，横向测评30+热门AI绘画平台（上）
前言. 常见的 AI 生图模型大概有以下这些：黑森林的 flux kontext、flux krea、flux dev、flux pro、flux krea、flux1.1，谷歌的 imagen-4、nano-banana，OpenAI 的 Gpt-4o，以及国内的 Dreamina3.1、Qwen3、Wan2.2、星流，还有就是老牌的 Midjourney、Ideogram、即梦、豆包、可灵、海螺等其他平台。 当有设计需求，无论是要出主图还是找创意灵感时，我习惯根据具体使用场景，把提示词放到对应的平台上尝试。
Kimi K2 高速版 AI 模型再提速，输出速度达每秒 100 Tokens
近日，月之暗面发布了有关 Kimi K2 高速版 AI 模型的最新消息。 经过工程师们的努力，Kimi K2 turbo-preview 模型的输出速度得到了显著提升，目前稳定输出速度已达到每秒 60 Tokens，最高可达每秒 100 Tokens。 这一进步标志着该模型在处理数据时的效率大幅提高，用户在应用时能够体验到更为流畅的服务。
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