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Nano Banana Pro：用 Gemini 3 Pro 图像模型构建创意应用
谷歌发布了 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro 图像)，这是一款基于 Gemini 3 Pro 的新型图像生成和编辑模型。目前，开发者可以付费预览版体验。它强调了该模型能够生成具有更高文本渲染准确性和强大世界知识的录音室质量图像，并通过谷歌搜索提供的事实依据进行增强。主要功能包括对图像物理和构图的精细控制，支持 2K 和 4K 分辨率，以及一致的角色呈现效果。该模型显著提升… -
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MiniMax开放平台是什么？国内大模型API实战指南
python MiniMax Chat Completions 调用示例（Python） import requests import json url = "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_v2" payload = { "model": "abab6.5s-chat", … -
GPT-5 评测：开启 AI 的石器时代
本文是对 OpenAI 的 GPT-5 的早期评测，认为它是目前最接近通用人工智能 (AGI) 的一步。作者重新定义了 LLM 领域中 AGI 的概念，即“使用工具思考”的能力，而不仅仅是使用工具。GPT-5 在此方面表现出色，展示了并行工具调用和解决复杂软件工程任务（例如解决依赖冲突和从单个提示快速构建可用于生产环境的 Web 应用）的高级能力。文章强调交互方式的转变，建议用户通过提供清晰、结构… -
MiniMax Code CLI正式开源：终端AI编程完整教程
本文实测MiniMax Code CLI正式开源后的真实表现，涵盖安装配置、与Claude Code的横向对比，以及团队接入前必须想清楚的三个问题，帮你判断它是否值得进入日常工具链。 -
MiniMax是干嘛的？我用了小半年后的真实回答
python 安装官方SDK: pip install minimax-python 注意：包名容易和第三方封装混淆，认准官方文档里的安装命令 import os from minimax import MiniMax client = MiniMax( api_key=os.environ.get("MINIMAX_API_KEY"), # 密钥从环境变量读，别硬编码 gro… -
MiniMax创始人是谁？闫俊杰的国产大模型突围实战解析
minimax创始人是谁？闫俊杰的国产大模型突围实战解析 2025年初，当MiniMax-Text-01以400万token的上下文窗口刷新行业纪录时，我正坐在深圳南山的一间共享办公空间里，跟几个做AI应用的朋友聊国产模型的选型问题。有人突然问了一句：“MiniMax背后到底是谁在操盘？”这个问题让我愣了一下——minimax创始人的低调程度，跟这家公司技术上的高调形成了鲜明反差。闫俊杰，前商汤科… -
生存还是毁灭？剑桥报告揭秘：半数英国小说家担心被 AI “抢饭碗”
随着生成式 AI 技术的狂飙突进，创意写作这一人类智慧的堡垒正面临前所未有的冲击。剑桥大学近期发布的一份重磅报告显示，英国出版界弥漫着深刻的焦虑:超过51% 的受访小说家认为，AI 最终将完全取代他们的创作工作。这份由剑桥大学 Minderoo 科技与民主中心完成的研究，深度调研了数百位创意从业者。结果触目惊心:约59% 的作家确信自己的作品在未经授权或未获得报酬的情况下，被用于训练大型语言模型（… -
告别按月订阅，1min.AI 推出终身全能计划，一站式接管创作全流程
随着人工智能从专家工具转型为大众创作资源，全能型 AI 集成平台正在重塑内容生产秩序。近日，1min.AI 正式推出其高级商业计划的终身订阅版，以74.97美元的极具竞争力价格（建议零售价540美元），为创作者和企业主提供了一个一站式的浏览器内 AI 工作站。该计划彻底打破了按月续费的传统模式，用户无需支付额外费用即可长期调用涵盖写作、图像、音视频编辑在内的全方位 AI 能力。在核心功能上，1mi… -
MiniMax code没有应用程序与此操作？实测排查手册
python import mimetypes import subprocess import sys import os def inspect_file(path): """识别文件真实类型并尝试用系统默认程序打开""" if not os.path.exists(path): print(f"[!] 文件不存在: {pa… -
Grok全面接管𝕏算法！每日分析超1亿帖子，彻底颠覆你的信息流体验
近日，社交平台𝕏（原Twitter）正式迎来算法体系的革命性升级:由xAI开发的Grok大模型已全面驱动平台推荐系统。这一变革标志着𝕏从传统规则驱动转向纯AI智能推荐，旨在为全球数亿用户提供更精准、个性化的内容分发体验，被业界视为社交媒体算法演进的里程碑。核心机制:Grok每日“阅读”超1亿帖子新算法的核心在于Grok的强大处理能力:平台每日产生超过1亿条原创帖子、回复及转发内容，Grok将实时分… -
MiniMax H3开源倒计时：开发者该提前准备什么？
本文实测minimax h3开源倒计时相关公开信号，涵盖模型路线图、Code CLI 工具链和成本测算三个维度，帮助读者在权重放出前完成技术选型与迁移准备。 -
HuggingFace 发布超 200 页「实战指南」，从决策到落地「手把手」教你训练大模型
文章深入介绍了 HuggingFace 发布的超 200 页「实战指南」，旨在帮助读者从决策到落地，手把手训练大语言模型。该指南基于 HuggingFace 团队使用 384 块 H100 GPU 训练 3B 参数模型 SmolLM3 的实际经验，坦诚记录了 LLM 开发过程中哪些方法有效、哪些会失败，以及如何应对实际工程中的陷阱。文章概述了指南的六大核心部分：训练决策（Why→What→How）… -
MiniMax h3开源大模型会开源吗？开发者的观望与准备清单
本文梳理minimax h3开源大模型的传闻线索与官方路线脉络，涵盖MiniMax M2的开源底子、MiniMax Code CLI的工程化信号和迁移成本评估，帮助你判断现在该不该动手做适配准备。 -
刚刚，OpenAI 发布 GPT-4.1！全系支持百万 token 上下文，全方位碾压 GPT-4o 并且价格更低
OpenAI 发布了 GPT-4.1 系列模型，包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。这些模型通过 API 调用向所有开发者开放，性能全面超越 GPT-4o，尤其在编程和指令遵循方面提升显著。GPT-4.1 支持高达 100 万 token 的上下文窗口，并改进了长上下文理解能力， 同时在长上下文推理方面有所创新，例如 OpenAI-MRCR 和 Graph… -
如何完成百川大模型下载安装？从权重获取到本地推理的完整实战
如何完成百川大模型下载安装？从权重获取到本地推理的完整实战 百川大模型下载安装这件事，看起来只是"拉个权重、跑个demo"，但真做起来，坑主要集中在环境依赖和显存调度这两块。我自己前后在三台机器（一台2080Ti、一台A100、一台Mac M2）上折腾过Baichuan2系列，第一次整整花了一个下午才把7B模型跑通，第二次在A100上做13B的量化推理又踩了transforme… -
OpenAI 首个 GPT-5 找 Bug 智能体：全自动读代码找漏洞写修复
文章详细介绍了 OpenAI 推出的由 GPT-5 驱动的“白帽”Agent——Aardvark，它能够在大规模代码库中自动发现并修复安全漏洞。Aardvark 的创新之处在于不依赖传统的程序分析技术，而是运用大语言模型驱动的推理与工具使用能力来理解代码行为，像人类安全研究员那样工作。其工作流程涵盖威胁建模、漏洞发现、沙盒验证、Codex 修复和人工复审。内部测试显示，Aardvark 已识别出 … -
【第 3572 期】JSON 提示词：打造完美 AI 输出的终极指南
文章深入探讨了 JSON 提示词在人工智能交互中的核心作用与巨大优势。作者首先介绍了 JSON 提示词的基础概念，并将其与传统文本提示词进行对比，强调了 JSON 结构化输入在清晰度、一致性和完整性上的显著优越性。接着，文章从 AI 模型训练模式的角度解释了 AI 对结构化数据敏感的科学依据，指出 JSON 提示词能有效降低歧义和认知负荷，从而提升 AI 性能。文章还回顾了 JSON 提示词从简单… -
OpenAI 放出“代码之神”GPT-5.2 Codex 剑指谷歌、Anthropic，网友实测后感慨：很贵很好用
文章详细介绍了 OpenAI 最新发布的 GPT-5.2 Codex 模型，该模型基于 GPT-5.2 通用模型，专为“智能体编码”场景优化。主要改进包括提升对超长上下文的理解和利用效率、增强大规模代码重构和迁移的可靠性，以及显著提升网络安全能力。文章还指出，GPT-5.2 Codex 在 Windows 原生环境下效率更高，并在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.…
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