解决了AI聊天的10个痛点后,我又做了一个新功能:交叉分析表
不久前,我写了一篇长文《AI 聊天应用的 10 条高级需求》,吐槽了当前 Web 和桌面端 AI 聊天工具的 10 个体验问题。从“找不到几周前绝妙点子”的全局检索缺失,到“置顶所有等于没置顶”的分类混乱,再到分享代码格式尽失的导出难题……这些痛点,相信很多把 AI 当生产力工具的朋友都深有体会。AI 聊天不应该只是一个临时的问答机,它应该是我可以深度挖掘的宝藏知识库。光吐槽没用,坐而论道不如起而行。
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AI 镜像开发实战征文活动
随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨


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