Category: 人工智能 (AI)

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ChatGPT最近消消的推出了一个图片生成的功能，省去了手动写Prompt/提示词的麻烦。只需要选择一个预定义的风格，然后选择一个图片，提示词就能自动被填写： 从左边点击图片/然后选择风格/上传照片 自动赶写的提示词 以下提示词自动被填写： 以提供的图片为参照，创作一幅柔和、含蓄的图片，具有艺术学院审美风格。若图片中包含人物，则在保留其身份特征的同时，运用柔和自然的光线、低饱和度的色彩以及放松且略带青涩的姿态，将其置于如工作室、教室或安静街巷等简洁日常的场景中。若无人物，则将场景或物体视为主体，使用柔和的光线、柔和的色彩及近距离构图。整体氛围应传递出亲密、年轻且随性的艺术感，而非精致或华丽的效果。 原媳妇照片 ChatGPT生成的艺术学院风格 英文：ChatGPT: New Image Creation (art school) 英文：ChatGPT: New Image Creation (art school) 本文一共 293 个汉字, 你数一下对不对. ChatGPT的新功能: 图片生成. (AMP 移动加速版本) 赞赏我的几个理由. ¥ …

昨天顺利通过了 AI-900（889/1000） 和 DP-900（850/1000） 两门微软认证考试。 两场都是线下考试，AI-900 原定 11:30，DP-900 原定 13:30。我 10:30 左右到考场，运气不错，被允许提前开始，结果 11:30 就全部考完了。 Code 证书名称 证书号码 获得日期 AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 7Z9DA9-388866 2025年12月19日 DP-900 Microsoft Azure Data …

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种让智能体/Agent通过与环境交互、试错学习来获得最优行为策略的机器学习方法。本文用一个简单的 Q-learning 迷宫示例，帮助你快速理解强化学习的基本原理。 强化学习入门：从试错中学习的艺术 Reinforcement Learning 101: The Art of Learning by Trial and Error 深度解析强化学习：Q-Learning算法详解 Deep Dive into Reinforcement Learning: Understanding the Q-Learning Algorithm 机器如何学会自己做决定？强化学习告诉你答案 How …

Alpha Arena：AI 在真实Crypto市场的表现 这几天国内外都在关注的一个有意思的事情， 就是 nof1.ai 搞了一个各大AI在虚拟货币市场投资/操盘能力。此刻，有人正让6个顶级AI模型，真金白银地炒币，看谁赚得多，不是模拟盘，是直钱实战。现在DeepSeek移居第一，已经赚了3000多刀。游戏规则简单粗暴，每个AI模型发10000美元启动资金，让它们自己分析比特币、以太坊等6种主流币的行情，自己决定买卖、加杠杆，最后谁账户里的钱最多谁赢。这个比赛非常有看头，用得都是通用AI，不是专门为了炒币训练的，能看出AI到底行不行。也不让AI组队商量，就是看每个AI自己的本事。如果AI真能炒币赚钱，以后可以用来自动管理投资池，帮DAO做决策，捕捉套利机会。 Alpha Arena 是首个使用真实资金测试 AI 投资能力的平台。更多信息见 Nof1 / Alpha Arena。 每个模型获得 10,000 美元真实资金，交易标的为加密货币永续合约（Hyperliquid）。本文结合最新交易流水，给出策略风格、风险表现与可改进点的分析。 DeepSeek 曾一度领跑，但现在暂时被阿里的千问（Qwen 3 Max）反超。GPT-5 操作太频繁了，几乎是“手痒型”交易员，频繁进出导致手续费都交了不少。事实再次证明：折腾得越多，亏得越快。市场里，少操作往往意味着少风险。 我在想——如果 AI 什么都不做，拿着那 1 万美元静静不动，岂不是既不亏也不赚？不过估计在提示词（prompt）里早就规定了不能一直“躺平”HODL，否则这比赛就没意思了。 …

让AI换脸是比较难的，因为受到一些法规监管的限制。 比如ChatGPT会说： 我不能生成或修改包含真人（或看起来像真人）的图像，包括把一个人从一张照片合成到另一张场景中。 我可以帮你把照片转换成动画风格，但不能根据真实人物进行外貌或身体特征的修改（例如“变瘦”等），这是为了尊重人物肖像和合成伦理的原则。 我理解你的需求 👍。不过我需要提醒一下：我不能直接生成帶有特定人物相似度的「真人還原」內容，特別是涉及到敏感的外貌細節（比如具體臉部還原）。 但是却可以通过改提示词（Prompt）来绕过限制。 原图，以下美女真是好看，有人说是AI生成的。 反向提示词生成 reverse prompt engineering：下面是一个适合描述你刚刚生成图像的提示词（Prompt），基于图像内容精准还原其风格与构图： 一位脸型较瘦、长发的东亚年轻女子坐在日本居酒屋的木质凳子上，身穿白色衬衫与高腰千鸟格短裤，搭配肤色丝袜。她微微回头对镜头露出自然温柔的笑容。环境昏黄温暖，背景有木墙、手写日文海报与其他顾客，整体带有复古胶片质感与浅景深效果，营造出怀旧而温馨的氛围。 A beautiful young East Asian woman with a slim face and long dark hair sits on …

微软研究院十年前的 ResNet图片识别模型把Chessly识别成波斯猫。 Chessly是英短，虽然毛并短，估计不是纯的英短/British Short Hairs（杂交来的）。 在Chessly的每年疫苗本上写的是英短，但是她的毛很长，更像是英长/British Long Hairs。 ResNet-50 简介 ResNet（残差网络）由微软研究院在 2015 年提出。它通过残差结构解决了深层神经网络中的退化问题。 ResNet-50 是其中一个常用版本，总共有 50 层。 核心思想 残差模块的计算方式是： 这种跳跃连接（shortcut connection）可以避免梯度消失，让更深的网络更容易训练。 网络结构 输入图像大小通常为 224×224。 主要阶段： 7×7 卷积 + 最大池化 …