早上

9点多，自然醒吧，感觉现在睡7个小时就已经开始做梦了，非常浅的睡眠，于是就还是早起了点。起床之后的习惯还是不好，开始躺在床上刷短视频和打游戏。点了个叮咚买菜，玩到差不多11点多才下床拿我的菜。

中午

介绍

今天去参加了在徐汇西岸召开的2025GDC大会（Global Developer Conference），中文名叫全球开发者先锋大会，TA的官方介绍如下： 今年的主题是”模塑全球 无限可能“，围绕大模型，结合了算力、语料、基金等要素，聚焦具身智能、无人驾驶和科学智能等五大领域，及金融、医疗、智能制造等六大行业，做厚产业生态；以”社区的社区“为基础，打造高创新浓度、高创业热度、高人才密度的开发者生态。

内容

more 注释之前的内容被视为文章摘要。

直到最近，生成一致角色图像的最佳方式还是训练一个lora。你需要准备一组图片数据集，然后用它们训练FLUX lora。

除了让我们的 FLUX.1 Kontext [dev] 实现开源之外，我们还希望提供更多关于如何在不降低质量的前提下优化它的指导。

在这篇文章中，您将主要了解 TaylorSeer 优化，这是一种通过使用缓存的图像变化（导数）和从 Taylor 级数近似推导出的公式来近似中间图像预测的方法。

摘要

阿里巴巴 Ovis-U1 是一个仅3B参数的统一多模态模型，通过创新的六阶段训练，集成了理解、生成与编辑能力。该模型在 OpenCompass 基准上超越同级，生成和编辑能力媲美更大模型，展现了紧凑模型实现通用多模态能力的潜力。

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目录

1. 背景与研究目标
2. 方法与创新点
3. 实验与结果分析
4. 模型启发与方法延伸
5. 结论与未来展望

好久不见！我们确实很久没有更新了。

这次的更新真的令人印象深刻。我们制作了一个动画片头！！！呃，我是说，Niji 现在可以生成视频了！！！！！！！！！

虽然我对我们制作的每一个功能都很兴奋，但我可以肯定地说，将你的图片视频化是我们近期推出的最棒的功能。我真的希望你会喜欢它！

要看到视频模型的实际效果，你可以查看我们使用视频模型制作的这个动画片头！！！！！

（我的二次元梦想成真了！！😭）

这个功能制作了很长时间，所以我们超级兴奋能够最终发布它！在这篇文章中，我将给你一些关于如何使用它的简单说明，然后讲述一些获得最佳质量视频的有用技巧 ✨

上周末，两篇看似标题相反的精彩博文相继发布。一篇是 Cognition 团队的《不要构建多智能体》，另一篇是 Anthropic 团队的《我们如何构建多智能体研究系统》。

尽管标题相反，我认为它们实际上有很多共同点，并提供了关于如何以及何时构建多智能体系统的一些见解：

摘要

ComfyUI-R1是一个创新的推理模型，能将自然语言指令转换为结构复杂的ComfyUI工作流。通过结合精心构建的知识库和两阶段训练流程（监督微调和GRPO强化学习），该模型在格式有效性、节点选择和端到端性能方面表现卓越。

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目录

1. 背景与研究目标
2. 方法与创新点
3. 实验与结果分析
4. 模型启发与方法延伸
5. 结论与未来展望
6. 参考链接

想象一下，一个名叫 Emma 的小女孩对鸟类着迷。每个周末，她都会和爷爷一起去附近的公园观鸟。久而久之，Emma 学会了通过颜色、大小、形状甚至叫声来识别不同的鸟类。一天下午，在翻书时，她毫不费力地指着一张图片说：“看，爷爷！是知更鸟！”她没有测量翼展或分析羽毛类型；她的大脑立即将图像与她在公园里对知更鸟的经历和记忆联系起来。