更多动态
,把图片拆成可编辑的图层,并保持原生字体。 以前我经常在lovart用edit elements,它也是拆解图层的功能,但会丢字体导致排版错乱,拆完后还需要自己挨个调整排版,很麻烦。 canva的magic layers效果就好多了,AI 自动识别图片中的文字、前景对象和背景,拆成独立图层。文字字体不变,能直接编辑文本框,元素随便移动替换,排版不会乱。 目前还在 Beta,Pro 用户每月 500 次,免费用户额度少点。

我之前让 Agent 读个网页,得折腾爬虫,或者花钱买 API 额度,还很容易封IP。 这个Dokobot 的思路很直接,让 AI 直接连你本地的 Chrome。一行命令,你浏览器里能看到的内容,Agent 就能读。 Agent 读页面用的是你当前的浏览器环境。这意味着你的 Gmail、Twitter、各种账号后台、甚至付费墙内容,Agent 都能直接读。不需要倒腾 Cookie,不需要重新登录。 本地模式完全免费,没有额度限制。对比 Firecrawl 或者 Browserbase 这种按量计费的云端爬虫服务,简直降维打击。 例如在TG上跟 openclaw 说:“帮我看下邮箱里客户刚发的报价单。”。 Dokobot 会直接调取你已登录的 Gmail,提取内容转成 Markdown 喂给 openclaw。全程不用配 API,也不用操心反爬机制。 🔗 dokobot.ai

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。

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。
