「图驱动规划」共找到 1183 篇相关文章
AI时代，为什么你又焦虑又学不进去？这个人破解了专注力的秘密
文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。
为什么又是杭州？杭州初创团队打造全球第一个AI旅行伙伴
杭州初创团队打造的iMeanAI Coyage是全球首个AI旅行伙伴，能解决旅行规划中选择困难和信息过载问题，如订机票、酒店、行程，经测试表现出色，还将开放多语言语音导览功能。
AI们数不清六根手指，这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。
Nano Banana 邪修之王最强科研成果！教你自定义生图比例！
Nano Banana 出图有分辨率低和比例不可控问题。作者发现用垫图方式可控制其生图比例，已生成图片也适用，还给出操作方法、提示词，介绍不同平台效果及案例图下载方式。
AI产业的新胜负手：词元的生产与编排｜甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”，核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路，指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
AI看不懂的色盲测试背后，藏着一场像素与诗意的战争。
作者和同事测试AI色盲测试图，多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错，仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现，AI看图断章取义，缺乏人类的“格式塔”能力。
Google发布2026 AI Agents五大变革趋势
Google Cloud《2026 AI智能体趋势报告》，基于全球3466家企业调研揭示五大核心趋势，包括人人拥有智能体释放创造力、驱动工作流、重新定义客户体验、安全主动防御及人才升级等，凸显以人为本的AI变革。
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。
GitHub连续霸榜，难怪别人的图表这么高级优雅！
作者让AI画系统架构图效果不佳，朋友推荐diagram-design项目。它是给Agent用的出图技能包，能让AI生成编辑级质量图表，有多种图表类型，具备诸多亮点功能，还介绍了安装使用方法。
LibTV这个邪修功能，大大减少AI视频抽卡次数！
作者分享在LibTV用「深度动作捕捉」功能做AI视频，将视频动作提取成深度图，可减少AI视频生成失败率，且不花积分，深度图管几何，提示词管外观，提一次能用多次。