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，让我体验了一把“文本直接生成可编辑图表”的快乐，做年终汇报少熬了一个通宵。 1️⃣ 不是生成“死图”：跟 NanoBanana 不一样，它吐出的是 SVG/React 代码。这意味着生成的图表文字、颜色都能改，不用因为一个错别字就无限重绘（这点对强迫症太友好了）。 2️⃣ 场景实测：我把它接到了我的自动化脚本里，把每天抓取的 RSS 新闻自动转成“时间轴信息图”发邮箱，阅读率比纯文字高了一倍。 3️⃣ 门槛提醒：目前看它还是个底层引擎，对开发者很香（直接集成进你的 SaaS），但非技术人员想当“傻瓜软件”用还得等一等 GUI 封装。 #数据可视化 #AntV #独立开发 #AI工作流 #前端工具
，阶跃星辰刚发的 NextStep-1.1 值得你今晚花点时间研究。 15B 参数的纯自回归模型，不仅开源，还把上一代的稳定性大坑填上了。 实测感受： 1️⃣ 填坑很及时：8 月份试 NextStep-1 时，虽然架构新，但偶尔会崩出「坏点」，像显卡过热的花屏。这次 1.1 引入了强化学习（RL），我跑了几组复杂纹理的图，那些诡异的伪影基本消失了，良品率直线上升。 2️⃣ 质感更细腻：它不像传统模型那样「拼积木」，而是用连续 Token 像 GPT 写文章一样「预测」画面。昨天给新项目的落地页跑 Banner，这种原生 15B 模型的细节连贯性，比我之前勉强用的小模型耐看太多，不用反复修图。 #AI工作流 #开源模型 #NextStep #独立开发 #AIGC
wokey是一家大模型撮合商，将用不完套餐的用户与套餐不够用的用户撮合在一起，抽取20%撮合费。 前者提供套餐额度可获得80%的收益，后者调用大模型最多可省官方API价格的90%。 我主要用它调用旗舰模型，保真且划算，不用折腾订阅，调用便宜模型不如中转站的价格便宜。 🔗 https://wokey.ai/r/GKT1C78R
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。
