最近在玩 GPT-4o 生图功能时，发现了一个很有意思的小突破 - 只用两个词，就能稳定生成一整套风格一致的动漫贴纸。
比如这张：
“Naruto stickers”（火影忍者贴纸） → 就稳稳地生成了一整套Q版火影角色贴纸！
没堆关键词、没加美术风格描述，就这么一个朴实无华的两个单词的prompt，GPT-4o居然给出了九宫格排版、统一风格、角色准确、颜色协调的成图效果。
继续测试下去，“Saint Seiya stickers”（圣斗士星矢贴纸）、“Slam Dunk stickers”（灌篮高手贴纸），几乎都能完美复现：
昨晚Meta 悄悄地放出了 Llama 4 系列模型，一下子扔了三个名字很燃的版本：Scout（侦察兵）、Maverick（特立独行者）、Behemoth（巨兽），并直接在 Hugging Face 上开放了下载。
在社交媒体上的AI技术圈瞬间引发了热议，关键词包括：
有惊喜也有争议。我花了点时间通读发布说明、读了下benchmark、刷了社媒上的开发者热帖，试着理一理这波 Llama 4 到底意味着什么。
最近被 GPT-4o 的“灵魂画手变神图”震惊了一下后，意外发现另一个低调但超级实用的AI工具 - 微信自带的图片翻译功能，已经变得非常能打了。
不需要任何插件、不用截图另存，只要「长按图片 → 翻译」，它就能自动识别图中文字，秒翻译成中文（或其他语言），最重要的是还能保留原图样式！
具体操作入口如下箭头处：
你是不是曾经用过微信的简易P图功能，在群里扮演过“灵魂画手”，为群友们的照片做过各种涂鸦式的二次创作？那些充满“灵魂”的涂鸦式图片，画风虽然抽象到连你自己都觉得有点好笑，但效果总是莫名传神，把群友们笑到不行。
但想象一下，如果这些“灵魂图片”真的能被 AI 理解并“点石成金”，轻易地直接转为高品质的图片，而且不需要任何画画或设计功底，是不是有点心动了？
最新的 GPT-4o 图片生成能力就正在将这变为现实！
最近我一直在实验 GPT-4o 的生图能力，过程中看到一个特别出彩的例子，觉得非常适合用来说明它到底强在哪。
这张图非常生动地展示了 GPT-4o 在图片生成上的两大亮点：
导语： 人工智能（AI）浪潮正深刻影响着教育领域，无论是传统教育体系本身还是传统教育科技方面。许多人在担忧AI可能让学生“走捷径”、削弱独立思考能力时，Anthropic最近推出的专为高等教育设计的Claude for Education给出了一个很好的答案。其核心亮点 - “学习模式”（Learning Mode），旨在引导学生思考，而非直接给出答案。这会是AI在教育领域应用的新方向吗？
推荐阅读：我写过的其他AI+教育主题的文章
自ChatGPT等生成式AI工具普及以来，全球高校一直面临着一个难题：是禁止使用，还是拥抱变革？许多教育工作者担心，强大的AI会成为学生逃避深度思考的“超级答案引擎”。斯坦福大学HAI的AI指数显示，超过四分之三的高等教育机构仍缺乏全面的人工智能政策，这反映了普遍的挣扎与不确定性。
正是在这样的背景下，Anthropic推出了Claude for Education，试图为AI在教育中的角色提供一个不同的答案 - 一个更侧重于“学习过程”而非“最终结果”的答案。
自从春节期间的DeepSeek爆火后，可以从身边的情况明显感觉到各种AI应用都在迅速扩大渗透率。全球知名的数据分析平台Similarweb刚刚（数据截至3月28日）推出了最新版的 “Global Sector Trends on Generative AI”报告，可以从中看到宏观层面全球生成式AI市场正在发生哪些令人瞩目的变化，以及谁是值得注意的新兴玩家：
和2024年初的AI行业低迷期（同比-7%）不同，全球AI市场大盘在2025年Q1出现了强劲反弹，最近12周同比增长达到45%！这不仅标志着市场信心的恢复，更预示着生成式AI正进入更加务实、更有深度的应用阶段。
不同赛道表现各异，形成鲜明对比。AI数据分析工具方向以惊人的177%增长率领跑全场，代码与开发领域紧随其后，增长率高达125%。人力资本管理和法律AI工具分别实现同比增长52%和26%，反映企业级应用正在加速落地。
科技圈与体育界的又一次“梦幻联动”来了！最近，一条重磅消息引起了广泛关注：终极格斗冠军赛（UFC）与其母公司 TKO Group 宣布，已和马克·扎克伯格领导的科技巨头 Meta 达成了多年的战略合作伙伴关系。
这不仅仅是两个行业巨头的简单握手，更值得玩味的是合作细节中明确提到的一点：UFC 将利用 Meta 的技术平台、服务和产品，包括 Meta AI、Meta 智能眼镜（Meta Glasses）、Meta Quest VR 头显以及 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Threads 等社交媒体，为全球拳迷们打造前所未有的、更丰富的观赛体验。
这则合作消息中，“Meta 智能眼镜”的明确提及，无疑是一个强烈的信号。长期以来，智能眼镜似乎更多是科技爱好者的“玩具”或是特定工业场景的应用。但这次，全球最顶级的综合格斗赛事 UFC 明确要将其融入赛事体验，这预示着 AI 智能眼镜可能真的要“破圈”，开始步入大众主流视野了。
你是否好奇为什么全网都在用GPT-4o生成吉卜力风格的插画，而某些特定类型的图像却无法生成？为什么有时你的创意请求会被拒绝，而有时又能顺利通过？谁在决定这些边界，又基于什么原则？
在某种意义上，制定AI模型政策如同执掌”神之手” - 如果将AI想象成具有强大能力的存在，那么能控制AI能做什么、不能做什么的决策者，就像是在行使一种特殊的权力。尤其当我们考虑到越来越多人在依赖这些AI完成工作和生活任务时，这种权力的意义更加深远。
OpenAI的模型行为负责人Jang最近分享了一篇内部视角的博客，揭示了这些问题的答案。
彩蛋：我在23年整理的一篇OpenAI闭门会分享内容中有一张我最早看到“模型即产品”的图就是来自这位小姐姐，查了一下应该是韩裔，简历相当优秀。她在斯坦福学的是CS，但是曾经在推文上提到过，之前学过的课程中对现在的工作帮助最大的是哲学课，是不是有点“神之手”的感觉了）
Anthropic最近发布了第二份Economic Index研究报告，分析了Claude 3.7 Sonnet模型发布后人们使用AI的最新数据（我之前整理过这篇报告的第一篇内容在此）。这份报告通过分析100万条匿名用户和Claude对话的大数据，揭示了AI如何被应用于实际工作场景，以及与先前版本相比的变化趋势。
当我们与Claude、GPT或者DeepSeek这样的大语言模型对话时，你是否曾好奇过它们在”思考”些什么？它们如何在几秒钟内从问题到回答，中间经历了怎样的过程？
在之前我整理的这篇《懒人版大语言模型入门》中，提到过“可以将大模型想象为一种绝大部分人无法理解的神秘产物”，也就是说过往哪怕是顶级的AI研究学者也对于“AI大脑”的具体运作方式不清楚。而最近Anthropic公司发布了两篇重要研究论文，首次深入揭示了大语言模型(LLM)的内部运作机制，让我们得以一窥这些AI系统如何”思考”的奥秘：
让我们一起深入了解Anthropic的这项开创性研究，探索大语言模型思考过程中的几个令人惊讶的发现：从跨语言的概念共享，到诗歌创作中的提前规划，再到心算、多步推理，甚至是幻觉产生和安全漏洞的内部机制 - 这些发现将重塑大家对于AI的理解。
