自从前几个月苹果发布了Vision Pro之后，这款发布但未发售的产品就吸引了很多人的好奇。而在苦苦挣扎的AR、MR等行业的人看来，苹果此举无疑是一针兴奋剂。但产品要明年才发售，又让很多想尝鲜的人无可奈何。这篇文章，作者抢先体验到了Vision Pro，看看还有多少细节是我们不知道的。

现在，许多企业都开始借助AI技术来提高自己的生产效率，那么在了解了AI的强大之后，我们是否有可能搭建一个专属于自己的AI机器人呢？这篇文章里，作者便尝试教你零基础学会搭建，一起来看看吧。

本篇会以AI图像生成工具Stable Diffusion展开讲讲，如何用更系统化的思维来做设计解题，会分享一些面向AIGC绘图工作流的一些开阔性思路与方法分享，核心观点即“商业需求是题面，AIGC是计算工具，解题思路还得是设计师!”，总之面对AIGC设计不要焦虑也不用回避，本篇笔者期望能够和大家一起探讨AIGC绘图如何为我所用，如何融入设计流程，如何降本增效。 并且会聊聊Stable Diffusion究竟具备了哪些可控能力，以及进行商业设计落地的思路与解题技巧，一切皆是希望能够帮助大家更好的认识AIGC绘图工具，并帮助优化自己的设计流程。

在向AI模型传递指令的过程中，我们常常需要借助Prompt这一形式，那么Prompt作为载体，是否存在一定的缺陷呢？本文作者讨论了图像生成领域里Prompt的七个缺陷，一起来看看吧。

上周国产大模型集体爆发，百度文心一言上线，各个大公司的模型也在整装待发。自今年2月ChatGPT掀起“生成式AI”热后，国产大模型齐齐备战，7个月后的今天，到了验收成果的时候。作者体验了上述6家已经开放测试的大模型，从文本创作、数理计算、作画、信息检索等角度与其做了对话，发现这些大模型已经能解决相当一部分问题，尤其在文本创作方面颇有些亮点。短短半年的沉淀而言，总体值得给一个肯定。

人工智能生成内容（AIGC）技术正在越来越多领域中被应用，那么当AIGC被应用于教育领域时，会有哪些优势和应用前景呢？本文作者便进行了阐述，一起来看。

究竟什么是智能飞轮？什么样的领域、什么样的要素影响下，智能飞轮更可能出现呢？这篇文章里，作者就发表了他的看法和见解，一起来看看作者得出了什么样的结论。

AIGC浪潮下，直播市场也被助推，各大互联网巨头相继推出数字人服务，AI数字人直播带货，好使吗？存在哪些挑战与问题？本文对此进行解析，一起来看看吧。

自 OpenAI 今年四月份推出 GPT-4 以来，越来越多的模型开源，AI 信徒们的关注点也正在从模型转移到应用。Lightspeed 最新文章对 AI 模型的发展趋势进行了推演，提出未来的大模型将分为三类模型，并结构化给出模型层面的可能机会梳理。本期内容带给大家模型基础设施层包括 AI Ops 中间层的发展趋势与机会思考。

自从聊天机器人火了之后，有人把自己的情感寄托在这个生成式AI上。比如把自己的数据喂给AI，然后让其扮演自己；也有人希望省事，直接让其扮演某一个特定的角色——比如自己的男女朋友之类。

自从去年ChatGPT大火到现在也过去了大半年的时间，这么长的时间里，有的人是浅尝辄止，有的人天天使用，用AI开发出了不少新的玩法和功能。这篇文章，作者分享了自己使用AI的变化，希望能对大家有所帮助。

自从去年ChatGPT发布之后，在大家的尝试下发掘了很多功能。其中，ChatGPT不但展现出了不俗的选股才能，而且在与传统的量化投资方式结合时，还能够酿造出更佳的投资组合。具体情况如何，我们来看这篇文章的说明。