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Lovart第一时间上线Image 2:每个人真的可以瞬间拥有一个设计部了
Lovart上线Image 2,有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力,完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流,带来设计体验飞升,还给出五个使用场景案例,并对比了与Claude design的差异。
图像分层生成:新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD,利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题,实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件,也能拆解单张平面图像,解决AI生成图像难编辑痛点。
硬件只是入场券:AI可穿戴的百万销量背后,软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为,AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心,可在传统硬件难胜任场景脱颖而出,多模态交互有挑战也有应用。
116页论文教你「蒸馏」Claude、GPT-5.6:AI社区今天炸了
一篇前沿大模型安全漏洞论文引发热议,指出各大模型 API 设计缺陷,可提取隐藏思维链。同一模型家族安全能力不对称,攻击者可利用此漏洞,还介绍了攻击路径、实验及修复建议。
Vibe Coding 有了,Vibe Design 呢?Lovart 让不会设计的人也能输出专业素材
作者用 AI 编程一年多,但标签页表情包提醒自己不是设计师。现有生图工具生成的 PNG 不能直接当 logo 用,而 Lovart 打通从 PNG 到 SVG 的路,让无设计知识的人也能输出专业素材。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
CJA | 北航罗明强教授团队:一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案,但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法,开发原型系统,实验表明LLMS有相当设计能力,该方法可降成本、提效率。
实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。
AI 是设计工具的顺风还是逆风?
在生成式AI影响下,Figma曾被视为「AI输家」,但2026年第一季度营收同比增长46%。其联合创始人兼CEO Dylan Field称,AI是业务扩张核心驱动力,强调设计价值在不可被AI标准化领域。
10个Agent一键组队:并行智能体协作,端到端交付从24h缩减到4h!
过去写代码靠程序员手动输入,即便有Copilot等工具,仍需人主导。并行代理出现后,程序员可调用多个AI并行工作,将端到端交付时间从24h缩减到4h,思维方式也需转变,对工程师能力要求也有变化。