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  • 在温馨卧室中拍摄的精致自拍

    在温馨卧室中拍摄的精致自拍

    在温馨卧室中拍摄的精致自拍

    在温馨卧室中拍摄的精致自拍


    🤖 ChatGPT

    🇨🇳 中文提示词

    生成一张 9:16 竖版写实感人物照片，参考高级手机自拍质感，但不要完全普通生活照。整体像是用 iPhone 前置摄像头在温馨卧室中拍摄的精致自拍，保留柔和美型、干净构图和自然高级感。画质为真实手机照片质感，有轻微噪点、轻微柔焦和自然光感，但人物依然精致、漂亮、肤质自然干净，不要变成粗糙低质照片。

画面中是一位成年东方女性，坐在温馨卧室床上，上半身近景自拍构图，镜头略微从上方俯拍，人物位于画面中央偏右，头部微微低下，视线安静看向右下方，表情自然、平静、温柔，嘴唇自然闭合，整体气质柔和、成熟、安静。 

人物拥有浅蓝色或冰蓝色长发，发丝自然蓬松，有轻微凌乱感，部分头发垂落在脸侧和肩颈周围。人物保持精致写实美型，脸型柔和自然，五官清秀，皮肤白皙但不过度磨皮，可保留少量真实肤质纹理、细小毛孔、轻微肤色不均和几处很淡的小黑痣，但整体仍然干净、柔和、好看。不要明显暗沉，不要粗糙脏感。

人物身材丰腴，肩颈线条柔和，胸部饱满，不卡通化。服装为浅蓝色丝缎吊带睡裙，带白色蕾丝花边，胸前有简洁小蝴蝶结和自然褶皱，布料柔软贴合身体，呈现真实丝缎材质光泽。人物一只手自然轻轻拉住肩带或肩部附近衣料，手指数量正常，姿态自然。 

背景为温馨卧室，有床铺、浅色床品、木质床头柜、暖黄色床头灯、窗帘和柔和室内光。背景轻微虚化，保留真实居家空间感。光线为室内暖光与自然光混合，略微偏暖，画面柔和、亲密、生活化，但保持干净高级。

整体风格：写实手机自拍、高级自然美型、轻微 iPhone 前置摄像头质感、柔和暖光、自然肤质、真实比例、温馨卧室、精致但不过度商业修图。

负面要求：
不要二次元，不要3D CG，不要摄影棚大片，不要低质粗糙照片，不要过度噪点，不要明显脏感，不要过度磨皮，不要塑料皮肤，不要畸形手指，不要多余手指，不要背景纯白。

  • Spotify联手环球音乐：AI翻唱正式合法化，Suno要慌了？

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  • Google I/O 2026：AI代理生态系统为何让普通用户困惑

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  • 谷歌I/O 2026的尴尬：AI智能体这么强，为啥普通人无感？

    谷歌I/O 2026的尴尬：AI智能体这么强，为啥普通人无感？

    谷歌I/O 2026大会上周落幕，整场活动最值得期待的新功能之一，是面向消费者的AI智能体（AI agents）。但说实在的，这也是整场发布会里最让人摸不着头脑的部分。

    信息智能体（information agents）正式亮相，这是老牌Google Alerts服务的AI升级版。这类智能体可以7×24小时在后台运行，帮你跟进感兴趣的主题——市场趋势、价格追踪、恶劣天气预警之类的。

    还有Gemini Spark，这是一款”个人”AI智能体，可以集成Gmail、Google Docs、Google Workspace等谷歌产品，帮你管理数字生活。谷歌说，这个助手可以处理日常任务：整理通讯邮件主题、清点家庭库存、记录需要补货的物品，或者帮你规划和协调朋友的组团旅行。

    “谷歌在演示中举了一个非常偏向工程师思维的例子：你可以用它组织社区街区派对——好像这种事除了群聊或者发几封邮件之外还需要什么管理一样。”

    功能很多，但得先掏钱

    上面说的这些产品，很多还没正式上线，至少不会立刻向大众开放。目前谷歌的目标用户是重度用户：也就是订阅了每月100美元的Google Ultra计划的”AI信仰者”。

    美国地区的Google Pro和Ultra订阅用户今年夏天就可以用上信息智能体，Spark很快会向Ultra订阅用户开放。Halo（追踪Spark通知的功能）将在”今年晚些时候”推送给安卓用户。Daily Brief（每日简报）正在向美国的Ultra、Pro和Plus订阅用户逐步推出。

    Google I/O 2026 AI Agents
    Google I/O 2026 展示的AI智能体功能（图片来源：TechCrunch）

    这么多功能陆续上线之后，我们可以用AI智能体的入口会多到让人不知道从哪里开始用。但这得先付费。

    普通消费者为什么不买账？

    谷歌在这场活动上没能挽回口碑。每个演讲者上台间隙都在闪一些傻乎乎的AI生成图像，还放了一段很尬的AI生成动画，里面有类似肉桂Toast Crunch的会说话的Tensor芯片。

    在安卓眼镜的演示中，谷歌展示了这款设备（后续会支持拍照功能）如何用AI把用户拍的照片改成别的内容。演示内容是，演讲者拍了一张台下观众的照片，然后修改成头顶有一艘飞艇的样子，再发给自己的安卓手表。

    好吧，是有点意思，但为了给数据中心建新的输电线，有人家的房子要被强制征收拆掉，这值得吗？

    人们真正需要的是什么？

    人们需要的可不止是这些花里胡哨的小功能，才会接受如此剧烈的社会变化。

    往年的谷歌I/O会推出新的消费电子设备，比如Pixel手机、Nest Hub，还有新的安卓功能，比如2018年让所有人惊叹的餐厅、沙龙预订服务。那些技术都被定位成解决日常生活小麻烦的工具。

    现在这家科技巨头展示的是新模型（不过还没准备好发布的Gemini Pro 3.5没亮相），还有开发者平台，却基本忘了自己做的这些东西是给谁用的：普通老百姓。他们不想去记这东西叫Gemini还是Spark、Halo还是信息智能体，也不想知道要去哪里才能用上。

    这些人有真正想要解决的问题：他们要付账单、交房租，要加油、买groceries，还要在AI招聘系统因为一点技术细节就拒掉简历的环境里找工作。他们要平衡充满压力的生活，而最近科技的发展反而成了负担。

    AI智能体的真正价值是什么？

    如果谷歌真的调研过消费者的真实想法，就会发现，AI智能体其实可以降低屏幕使用时间。也就是说，不用花时间调研、整理、追踪信息和新闻，智能体可以接管这些日常任务，让用户离线去好好过现实生活。

    这个信息其实会引起消费者的共鸣，尤其是年轻人，他们现在正在追捧怀旧复古技术，通过”老人式”的爱好和手工艺来缓解压力，还正在通过放弃约会软件、参加线下活动来重新发现现实社交的力量。

    简单来说，谷歌没能成功推销AI智能体有多酷，原因有两个：一是没有演示智能体能为普通用户解决什么问题，二是把这些工具放在付费墙后面，限制了触达范围。

  • 发改委出手了：人工智能立法研究启动，”人工智能+”正在加速落地

    发改委出手了：人工智能立法研究启动，”人工智能+”正在加速落地

    5月22日，国家发改委召开5月份新闻发布会，新闻发言人李超透露了一个重要信号：官方正在开展人工智能立法研究，要强化安全治理能力建设，让人工智能朝着有益、安全、公平的方向发展。

    这话听起来有点宏观，但实际影响会很深远。想想看，AI现在到处都是，从手机里的语音助手到医院的辅助诊断，从自动驾驶到金融风控，到处都在用。但规则跟不上技术，就会出问题——数据泄露、算法歧视、AI生成内容乱七八糟……所以立法不是”要不要”的问题，是”什么时候出台、怎么制定才合理”的问题。

    “这也是中国人工智能发展的一大突出特征——在保持快速发展的同时，确保自主可控、向善发展、行稳致远，让全体人民共享人工智能发展成果。”

    “人工智能+”已经在路上

    发布会上还介绍了”人工智能+”行动的进展。目前官方已经出台了制造、医疗、能源等十多个行业的专项政策文件，政策体系正在不断完善。

    更有意思的是，国家发改委会同有关部门在制造、医疗、交通等领域布局了一批国家人工智能应用中试基地。这些基地是干嘛的？简单说，就是让AI技术从实验室走到试验场、从工厂走到市场的”中转站”，提供算力、数据、场景这些关键要素支撑，大幅缩短转化周期、降低落地成本。

    国家发改委新闻发布会
    国家发改委5月份新闻发布会现场（图片来源：中国新闻网）

    已经有落地案例了

    举个具体的例子：医疗领域的中试基地孵化出了一款叫“蚂蚁阿福”的AI应用，可以提供就医陪诊、辅助诊断、家医随访等智能服务。这款应用已经在十多个省市的医疗机构落地，让更多居民享受到智能、优质、便利的健康体验。

    你看，AI不是只在大厂实验室里跑模型、刷榜单，它真的在走进医院、走进社区，开始影响普通人的生活。这才是”人工智能+”想要达到的效果。

    接下来还要做什么？

    李超还透露了两个重要计划：

    • 出台配套文件：官方正在谋划出台加快”人工智能+”落地的配套文件，进一步加大要素保障。
    • 打造标杆应用：持续推动央国企开放高价值应用场景，面向各行业领域和各地方打造人工智能标杆应用，加快引导人工智能融入生产、经营、管理等各方面各环节。

    这意味着什么？意味着接下来会有更多实际的应用场景被开放出来，AI技术会更快地渗透到各行各业。对于做AI应用的创业公司来说，这是个好消息——有政策支持、有场景开放、有要素保障，落地会更容易。

    回过头看，人工智能立法研究、”人工智能+”行动、应用中试基地、配套文件……这一套组合拳打下来，中国AI的发展路径已经很清晰了：既要快，也要稳；既要创新，也要安全；既要技术突破，也要普惠共享。

  • andrej-karpathy/skills：144.5k Stars！基于Karpathy编程哲学的Claude Code技能集合，让AI帮你避开编程陷阱

    andrej-karpathy/skills：144.5k Stars！基于Karpathy编程哲学的Claude Code技能集合，让AI帮你避开编程陷阱

    🎯 项目简介

    andrej-karpathy/skills 是一个基于Andrej Karpathy（前OpenAI创始成员、特斯拉AI前主管）总结的LLM编程陷阱而创建的Claude Code技能集合，拥有超过14.4万Stars，帮助AI编程助手避免常见错误，提升代码质量。

    💻 安装要求和过程

    环境要求

    • Claude Code 或兼容的AI编程助手
    • 支持技能导入功能

    快速安装

    # 克隆仓库
git clone https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills.git

# 进入目录
cd andrej-karpathy-skills

# 将 CLAUDE.md 文件复制到你的项目根目录
# Claude Code 会自动读取该文件作为行为规则

    ✨ 核心功能

    1. 🎯 避免LLM编程陷阱：基于Karpathy总结的常见错误模式，帮助AI生成更可靠的代码
    2. 📝 最佳实践集成：内置经过验证的编程模式和架构决策
    3. 🔧 Claude Code优化：专门为Claude Code调优的技能集合
    4. 🚀 提升代码质量：减少调试时间，提高代码可维护性
    5. 📚 持续更新：跟随LLM能力演进，持续添加新的最佳实践

    🎨 典型使用场景

    场景1：AI辅助代码审查

    在代码审查阶段，让Claude Code加载这些技能，自动识别代码中的潜在问题，如性能陷阱、安全漏洞、反模式等。

    场景2：学习LLM编程

    对于刚开始使用AI辅助编程的开发者，这个项目是一个完美的”避坑指南”，帮助你理解LLM在编程时的常见失误。

    场景3：团队标准化

    在团队中统一配置这些技能，确保所有成员在使用AI编程助手时遵循相同的最佳实践。

    💡 推荐理由

    Andrej Karpathy作为深度学习领域的先驱，其编程哲学和对LLM的理解非常深刻。这个项目将他的经验转化为可执行的技能，让每个开发者都能受益于顶级专家的见解。

    特别适合：

    • 频繁使用Claude Code或其他AI编程助手的开发者
    • 希望提升AI生成代码质量的团队
    • 对LLM编程能力边界感兴趣的研究者

    这个项目最打动我的是其实用性——不是空洞的理论，而是可以直接提升日常编程效率的实战技巧。144k+的Stars数也证明了社区对这类实用资源的渴求。

    📥 下载地址

    如果你正在使用Claude Code或其他AI编程助手，强烈建议试试这个技能集合。它可能会改变你对AI辅助编程的认知！

  • 2026年5月大模型排行：Kimi K2.6登顶，国产模型强势崛起

    排行榜出来了

    CSDN和稀土掘金刚发布了2026年5月AI大模型全景报告，结果有点意思。国产模型Kimi K2.6（月之暗面）以94.3分登顶榜首，DeepSeek V4以93.8分紧随其后。OpenAI的GPT-5排在第三，得分93.5。

    前六名依次是：Kimi K2.6（94.3分）、DeepSeek V4（93.8分）、OpenAI GPT-5（93.5分）、Claude 4 Opus（93.1分）、Google Gemini Ultra 3.0（92.7分）、阿里Qwen3-235B（92.4分）。

    国产模型在数学推理、长上下文和中文处理方面优势明显。Kimi K2.5在TaxEval v2税务评估准确率达到74.2%，超越OpenAI和Anthropic旗下所有模型。

    竞争激烈到什么程度

    排名靠前的15个模型在各项基准测试中性能差距只有3个百分点。这意味着什么？意思是大家的水平越来越接近，哪怕一分两分的差距都可能改变排名。

    中国AI日均词元调用量已经突破140万亿，较年初增长超过40%。这个数据说明，国产大模型的规模化落地正在加速。不只是榜单上的分数好看，实际使用量也在快速增长。

    一个新的趋势：端侧AI

    榜单之外，还有一个值得关注的趋势：端侧AI。小米刚开源了MiMo-V2.5，支持手机端本地运行百亿参数大模型。这会降低对云端算力的依赖，也让AI在手机上的应用变得更实用。

    端侧AI的好处很明显：响应速度快、不需要一直联网、隐私数据不需要传到云端。当然，手机上的算力有限，能跑的模型大小和复杂度也受限。这是一个平衡。

    这意味着什么

    国产大模型在这份榜单上的表现，说明一个事实：在AI这个赛道上，中国公司已经不是追赶者，而是竞争者，甚至在某些领域已经是领跑者。

    数学推理、长上下文处理、中文理解，这些原本是GPT和Claude的强项，现在国产模型不仅追上来了，还在某些 Benchmark 上超过了他们。这对国内做AI应用的开发者来说，是个好消息——你可以选择一个更懂中文、更便宜、性能还不错的国产模型。

    至于端侧AI的兴起，可能会改变未来AI应用的形态。不是所有任务都需要传到云端处理，手机本地能搞定的，就本地搞定。这会催生一批新的应用场景和硬件创新。

  • 谷歌I/O 2026：Gemini Spark来了，AI智能体时代正式开启

    谷歌的AI大跃进

    昨天凌晨1点，谷歌I/O大会又在加州山景城拉开帷幕。CEO皮查伊开场就甩出一组数字：过去12个月，谷歌处理的Token量达到3.2千万亿个，同比增长7倍。Gemini应用的月活用户突破9亿。这些数字背后，是谷歌把AI智能体全面塞进所有产品的野心。

    这场发布会的核心逻辑很清楚：Gemini不再只是那个你打开对话框才能聊天的助手，它要变成一个持续运行、跨应用执行任务的智能代理。你可以理解为，谷歌想把AI从”工具”升级为”同事”。

    Gemini将从一个对话助手进化为持续运行的全天候AI代理，可以替你追踪信息、生成内容、调用工具，甚至直接完成下单和操作流程。

    几个值得关注的发布

    AskYouTube功能会在YouTube里加入聊天机器人式交互界面。你可以通过自然语言找到符合搜索意图的视频片段，直接跳转过去。这个功能预计今年夏天在美国扩大推广范围。

    DocsLive功能支持用户通过语音与Google Docs互动，不需要输入提示词。演示中，Gemini可以自动提取演讲要点，还能从Google Drive和Gmail调取信息，辅助用户高效创建和编辑文档。

    Gemini 3.5 Flash模型是这次发布的重头戏。谷歌称其生成速度是其他前沿模型的四倍，专为复杂任务和现实开发场景设计。在AI代理和编码工具领域，这个速度优势会让它更有竞争力。

    Gemini Spark是基于Gemini 3.5运行的全天候个人AI助手。即使你的电脑关闭，它也可以继续工作。这是谷歌对OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude直接发起的挑战。

    硬件和基础设施布局

    谷歌在AI基础设施上的投入也在加速。2026年，谷歌AI相关支出预计达到1800亿-1900亿美元。最新一代TPU（张量处理单元）TPU8分为两类，分别用于大规模AI训练和快速响应用户请求。

    还有AndroidXR智能眼镜，谷歌预告会与GentleMonster、WarbyParker和三星合作推出这款硬件。分为语音交互和信息投影两种形式，用户可以通过眼镜完成导航、下单等操作。

    这意味着什么

    谷歌这次发布会传递的信号很明确：AI智能体不再是概念，而是要全面落地到每个人的日常工作中。从搜索、文档、视频到购物，谷歌想把AI渗透进你数字生活的每一个角落。

    对于用户来说，这意味着更便捷的体验。但对于谷歌的竞争对手来说，这意味着更激烈的竞争。OpenAI、Anthropic、Meta，大家都在抢这个”AI智能体”的入口。2026年的AI赛道，会比去年更精彩。

  • AI智能体有了”交通规则”：三部门联合发文背后

    AI智能体有了”交通规则”：三部门联合发文背后

    AI智能体现在有多火？你打开手机，可能已经跟好几个智能体打过交道了——帮你订外卖的、帮你写邮件的、帮你规划路线的。它们不再是聊天框里只会”说话”的AI，而是能真正”干活”的数字员工。但问题也随之而来：谁来规范这些智能体的行为？如果智能体做错了决策，责任算谁的？

    三部门同时出手，不是偶然

    5月8日，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部三家一起，联合印发了一份文件——《智能体规范应用与创新发展实施意见》。这份文件的全名听起来很官方，但翻译成人话就是：智能体这个东西，既要让它发展，也要给它立规矩。

    为什么是这三家？很好理解。网信办管内容和网络安全，发改委管产业规划和投资，工信部管技术和制造业。智能体这个东西，既涉及内容安全，又涉及产业发展，还涉及技术底座，三家联合出手，说明这件事已经被放到了一个相当重要的位置。

    《实施意见》给智能体下了一个明确的定义：具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统。它不是”聊天机器人”那么简单，它是能自主行动的AI。

    智能体的权限边界，终于有人提了

    这份文件里，有一个细节特别值得注意。它要求厘清三类决策的边界：仅限用户本人决策的、需由用户授权决策的、智能体可以自主决策的。这个区分，之前在国内政策文件里很少见到。

    举个例子，你让智能体帮你订一张机票，它该不该自己决定买哪一班？如果你事先授权了预算范围和出发时间，它就可以自主决策。但如果你让它不仅订机票，还顺便决定你要不要请年假，这就越界了。文件要做的，就是把这类边界划清楚。

    19个场景，智能体要”上岗”了

    文件提出了一个具体目标：围绕科学研究、产业发展、提振消费、民生福祉、社会治理这5个方向，推出19个典型应用场景。这意味着，智能体很快就会出现在这些领域里——可能在帮你做科研文献梳理，可能在帮你优化供应链，也可能在帮你处理政务服务。

    还有一个量化目标：新一代智能终端、智能体等应用普及率要超过70%。这个数字听起来很激进，但考虑到智能手机普及率早就超过这个数，智能体达到70%渗透率，也许比我们想象的要快。

    规范和创新，能不能兼得

    这份文件的全名里既有”规范应用”，又有”创新发展”，表面上看起来是两件矛盾的事。但实际上，规范的目的不是为了限制，而是为了让行业走得更稳。你想想，如果智能体出了几次重大安全事故，整个行业都可能被”一刀切”叫停。提前把规矩立好，反而是对创新的保护。

    对于做智能体产品的公司来说，这份文件释放了一个明确信号：国家是支持你们干的，但得按规矩来。那些还在灰色地带试探的产品，可能要重新检查一下自己的合规性了。

  • Spotify的AI野心：让你一键生成专属播客

    Spotify的AI野心：让你一键生成专属播客

    Spotify过去给人的印象，就是一个让你听听音乐、刷刷播客的平台。你消费别人做好的内容，它负责推荐和播放。但这个模式正在发生改变。最近Spotify连着推出了几项AI新功能，核心逻辑只有一个：让你从内容的消费者，变成创作者。

    Spotify AI播客功能界面
    Spotify正在将AI播客生成功能直接集成到应用中

    用AI把任意主题变成播客

    新功能的核心是”个人播客生成”。你只需要输入一个提示词，或者丢给它一个链接、一份PDF文档、一段文字，AI就能帮你生成一段专属播客音频，存到你的Spotify库里。想每天听一份关于你所在城市的简报，顺带提醒你喜欢的歌手有没有开演唱会？直接说就行。想用5分钟搞懂经济学的基础概念？也可以。

    更灵活的是，你还可以挑选音色。AI生成的声音不再是那种千篇一律的”机器人播报感”，而是可以选一个你喜欢的风格。Spotify显然研究过市面上已有的产品——Google的NotebookLM、ElevenLabs的阅读器，还有前NotebookLM开发者做的Huxe——它把这些产品的优点整合到了一起。

    不只是手机，还有桌面端

    除了在手机应用里生成播客，Spotify还做了一个叫Spotify Labs Studio的桌面端应用。这个应用可以读取你的邮箱和日历，自动生成个性化简报。想象一下，每天早上打开电脑，一段为你定制的播客已经在那里等着你，内容是你今天要参加的会议要点、你关注的行业动态、你可能错过的邮件摘要。这种体验，之前你可能只在科幻电影里见过。

    Spotify的野心很明显：它不想只做一个”播放器”，它想成为你获取个性化信息的第一入口。

    AI问答上线，播客也能”对话”了

    另一个新功能是AI驱动的问答。目前向美国、瑞典和爱尔兰的付费用户开放。你在听播客的时候，碰到不懂的概念，或者想深入了解某个话题，直接问AI就行。它会的不仅仅是”解释一下这段内容”，还能根据你的提问推荐相关播客。这个功能的逻辑，跟谷歌前几天在YouTube上线的Ask YouTube AI搜索很像。

    为什么Spotify要急着推这些功能？数据给了它信心。过去一年，在Spotify上收听视频播客的用户数量同比增长了50%。用户已经不满足于”被动收听”，他们想要更多互动、更多个性化。AI问答和AI播客生成，就是为了让用户把更多时间花在Spotify里。

    创作者也能赚钱了

    Spotify没忘了播客创作者。新推出的创作者赞助工具，可以帮他们管理品牌合作；付费订阅功能则让创作者能靠独家内容赚钱。这个套路，Instagram、Facebook、Snapchat早就跑通了。Spotify只是晚了一步，但赶上了。

    回过头看，Spotify这一步走得挺聪明。播客市场已经卷了好几年，单纯靠”更多内容”来拉新，边际效应越来越低。让用户自己能生成内容、让AI帮用户更好地理解内容，这两条路加起来，才是一个平台真正该做的”生态”。唯一的问题是，你会不会真的每天让AI给你生成一段播客？还是说，你更愿意自己动手？答案可能因人而异，但Spotify已经把工具递到了你手里。