AI 开始原生支持「图层」编辑逻辑。
Qwen-Image-Layered 开源实测：直接生成分层 RGBA 图像，设计稿修改效率提升至少 3 倍。
以前用 AI 生成的是一张「死图」，改背景得靠 PS 慢慢抠；这个模型生成的是「透明叠层」，像拆开的胶片，每一层都能独立挪动。
💡 如果你是做电商图或 UI 的，建议周末在本地搭个 ComfyUI 流程试试。
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AI 开始原生支持「图层」编辑逻辑。
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把 AI 语音接入 WhatsApp 。
ElevenLabs 刚更新了 WhatsApp 集成，真正实现了「一套配置，全渠道接单」。 1️⃣ 逻辑复用：以前网页和手机端得两头维护，现在后台配好知识库，同一个 Agent 既能在官网接客，也能在 WhatsApp 上用语音回消息，省了大概一半维护时间。 2️⃣ 交互体验：我在弱网环境下试了 Voice-to-Voice，延迟低得意外，而且语气甚至比真人客服还要有耐心，完全没听出是 AI。 3️⃣ 避坑提醒：这功能不是拿来玩的，必须要有 Meta 的 WhatsApp Business API 权限，审核和调用费是跑不掉的，适合有具体业务流的朋友。 如果你是做跨境贸易的，这套自动化组合值得折腾一下。 #AI工作流 #ElevenLabs #独立开发 #WhatsApp #自动化
Adobe 刚把 Runway Gen-4.5 塞进全家桶。
这不仅是简单的模型接入，而是彻底打通了「生成+修改」，以前要磨半天的特效现在几分钟搞定。 客户要「把背景换成阴天」，我得开 AE 搞半天。现在 Firefly 里直接用 Prompt to Edit，框选敲字立马生成，虽然偶尔边缘细节还得微调，但应付催命的甲方完全够用。 如果你是靠 Pr/AE 吃饭的剪辑师，这套组合建议尽早熟悉起来 。 #AI视频 #Runway #Adobe #工作流 #效率工具
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
