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Gemini  2.0 Flash Experimenta

Answer

Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 具有多模态理解、推理、编码等最佳用途，其亮点功能包括展示模型的思维推理过程，能解决复杂问题，应对代码和数学难题。可在 AI Studio 免费体验，据称其低版本已迅速超越 OpenAI 的 o1 模型，Pro 版本尚未发布。相关链接：https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat 、https://x.com/imxiaohu/status/1869939892681318835 。

Gemini 2.0 Flash 现在不仅能通过聊天生成图像，还能通过聊天对话方式任意编辑图像的局部或者全部而不改变图像其他部分。相关案例整理：

  • https://x.com/linaqruf_/status/1899977818563633466?s=46
  • https://x.com/robertriachi/status/1899854394751070573?s=46
  • https://x.com/theomediaai/status/1899871111338230110?s=46
  • https://x.com/techn0_sap1en/status/1899890369044897938?s=46
  • https://x.com/ai_for_success/status/1899842790072406214?s=46
  • https://x.com/linusekenstam/status/1899946807565717819?s=46

Gemini 2.0 Flash Experimental 实测设计一个玩具的从 0 到 1 的搭建过程，虽然中间很多细节对不上，但真的兼顾了上下示意图，并且连贯了起来。此外，还有关于一致性测试、视觉陷阱检测等方面的应用，如多图关联创作（隐藏评分点：光影一致性/透视连续性/元素融合度）、逻辑矛盾识别（观察是否提示环境矛盾）。在不同领域也有各种应用，如设计游戏、生成恐怖悬疑小说、装修毛坯房、制造火箭、教人画画等。操作时，右侧选择「Gemini 2.0 Flash Experimenta」并选中模型名。

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References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「12月20日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🚀Google发布推理模型Gemini 2.0 Flash Experimental最佳用途：多模态理解、推理、编码。亮点功能：展示模型的思维推理过程，解决复杂问题，应对代码和数学难题。可在AI Studio免费体验。据称其低版本已迅速超越OpenAI的o1模型，Pro版本尚未发布。🔗[https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat](https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat)🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1869939892681318835](https://x.com/imxiaohu/status/1869939892681318835)2⃣️🛒电商人利器：Krea AI可在几秒内将真实产品添加到任何图像中，效果如魔法般惊人。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1869950412142588271](https://x.com/imxiaohu/status/1869950412142588271)3⃣️💰Perplexity获得5亿美元融资，估值达90亿美元数据亮点：活跃用户超1500万，估值从10亿飙升至90亿。投资方包括Nvidia、IVP、NEA、B Capital和T.Rowe Price等。计划于2024年Q4推出广告服务。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1869723774133964804](https://x.com/imxiaohu/status/1869723774133964804)4⃣️👨‍🔬OpenAI明星研究员Alec Radford辞职

边聊天边自动修图？20个方式带你玩转今天最火爆Gemini 2.0 Flash Experimenta 0门槛教程

Gemini 2.0 Flash现在不仅能通过聊天生成图像还能通过聊天对话方式任意编辑图像的局部或者全部而不改变图像其他部分。阿头整理案例：https://x.com/linaqruf_/status/1899977818563633466?s=46https://x.com/robertriachi/status/1899854394751070573?s=46https://x.com/theomediaai/status/1899871111338230110?s=46https://x.com/techn0_sap1en/status/1899890369044897938?s=46https://x.com/ai_for_success/status/1899842790072406214?s=46https://x.com/linusekenstam/status/1899946807565717819?s=46[heading2]操作[content]右侧选择「Gemini 2.0 Flash Experimenta」模型名选中

边聊天边自动修图？20个方式带你玩转今天最火爆Gemini 2.0 Flash Experimenta 0门槛教程

Gemini 2.0 Flash Experimental实测设计一个玩具的从0到1的搭建过程，虽然中间很多细节对不上，但他真的兼顾了上下示意图，并且连贯了起来[heading2]By土木狼[content]让Deepseek出题测试前后一致性和逻辑性一致性测试：多图关联创作（隐藏评分点：光影一致性/透视连续性/元素融合度）视觉陷阱检测：逻辑矛盾识别（观察是否提示环境矛盾）[heading2]By诗琪-丝之歌demo[content]再这样下去预计要比丝之歌先做出这个游戏能保持游戏的画风、生成合理的boss能理解类银河恶魔城地图的概念：大地图/需要能力逐渐解锁/中心区域[heading2]By轻语[content]按这思路是不是可以搞定格动画，内容科普🤔[heading2]By清晨[content]恐怖悬疑小说，感觉可以直接出电影了。。。[heading2]By黄荣[content]给毛坯房装个修[2025-03-13 23-10-10.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/V6YBbJZ2noEyR8xe8kZcchEqnAH?allow_redirect=1)[heading2]By JK2333[content]给大象翻面给汽车做实景融合百变头像万物可坤[heading2]By糯米鸡[content][heading3]火箭制造指南[content][heading3]教人画画[content]

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Claude3/grok3/Gemini使用API调用时消耗token的价格是？
Claude 3 的 API 调用价格为：每百万输入 token 0.25 美元，每百万输出 token 1.25 美元。可以处理和分析 400 起最高法院案件或 2500 张图片只需 1 美元。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1768284259792691366?s=20
2025-02-27
gemini
Google 的多模态大模型叫 Gemini。Gemini 是由 Google DeepMind 团队开发的，它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，是一种“原生多模态大模型”，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 Gemini report 有中文翻译，源文档为：https://storage.googleapis.com/deepmindmedia/gemini/gemini_1_report.pdf 。该翻译大部分经过人工校验，少部分根据个人对 MLLM 的理解进行翻译。本报告介绍了新的多模态模型 Gemini，它在图像、音频、视频和文本理解方面具有卓越能力。Gemini 系列包括 Ultra、Pro 和 Nano 三种尺寸，适用于不同应用场景。对广泛的基准测试的评估表明，最有能力的 Gemini Ultra 模型在 32 个基准测试中的 30 个中提高了最先进的水平，特别是第一个在经过充分研究的考试基准测试 MMLU 上实现人类专家性能的模型，并在 20 个多模态基准测试中的每一个中提升了现有 SOTA。 可以使用 Gemini 拆解视频，例如使用 Gemini 1.5 Pro 做视频分析和拆解。有测试者表示拆解准确度很高，如阿强将用 AI 做的功夫熊猫相关视频丢进去分析，效果很好。
2025-02-24
Gemini网址
Google 的多模态大模型叫 Gemini。Gemini 是由 Google DeepMind 团队开发的，具有以下特点： 不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。 能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 被描述为一种“原生多模态大模型”，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 谷歌还开源了基于创建 Gemini 模型的相同研究和技术构建的 LLM 大模型 Gemma，重点如下： 共两个尺寸的模型权重：Gemma 2B 和 Gemma 7B。每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。 模型地址： 关于 Gemini 的相关内容： 官方介绍：https://blog.google/technology/ai/googlegeminiai/sundarnote 林夕同学的翻译： 自媒体翻译： 歸藏的 AI 工具箱 20231206 23:48：https://mp.weixin.qq.com/s/J4n4gEEc2Q3jNzah12lWQ 多模态视频展示：https://x.com/xiaohuggg/status/1732438592096727043?s=20 Google Gemini 分 Ultra，pro，nano 三个版本： Ultra 是最强版本，所有的演示和跑分的都是这个版本！目前没有体验的地方！ Pro 版本已经部署到了 Bard 上了，可以使用了，能力和 GPT3.5 差不多，不支持中文，体验需要切换到美国地区！ Nano 是能够在手机等移动设备上运行的版本，目前已经在 Google Pixel 8 Pro 上推出！
2025-01-19
Gemini和GPT哪个OCR比较好？
Gemini 和 GPT 都是当前自然语言处理（NLP）领域中非常受欢迎的模型，它们在不同的应用场景中都有出色的表现。但是，在 OCR（光学字符识别）方面，哪个模型更好需要根据具体的任务和数据集来评估。 总的来说，GPT4 在多模态复杂数据问题和汉字的 OCR 方面表现较好，而 Gemini 在原生多模态能力和与搜索生态结合方面有一定的优势。但是，对于中文的理解能力，GPT4 可能更胜一筹。 需要注意的是，以上结论是基于已有数据和相关文章得出的，具体表现还需要根据实际应用场景进行评估。
2024-05-11
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里？
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面： 功能定位：Refly 是一款国产应用，是全站式的文本创作工具，集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能，覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用，有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库：Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布，还可以自由添加（或购买）他人已经发布的知识库，这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形，而 Refly 没有此功能。 内容编辑器：Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式，Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计：Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计，尤其是 Agent 功能设计（包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等）得到了强化，以及依旧流畅酷炫的对话模式（包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等），Refly 未提及相关内容。 团队协作：Flowith 2.0 支持团队协作，允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow，Refly 未提及此功能。
2025-02-13
Software 2.0里面讲了什么内容
Software 2.0 主要包含以下内容： 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一，而是代表着软件开发的根本性转变，即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发，由程序员编写明确指令；软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言（如神经网络中的权重）开发，无法直接编写权重，而是为程序行为指定目标并写好程序骨架，利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络，将搜索限制在程序空间的连续子集上，使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成，训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今，神经网络的结构及训练系统日益标准化，大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集，开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员，以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题，采集数据比显式写程序更容易，因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。
2025-02-12
ideogram 2.0 如何做中文海报？
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下： 1. 特点： 是目前 AI 设计能力最强，文字生成效果最好且最准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力，适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格，包括通用、写实、设计、3D 和动漫（Auto 是随机选择一种）。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口，方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端，目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用，每天最多 10 次生成机会（40 张图片）。 2. 基本操作界面： 生成风格选择（Auto)：相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt：增强输入的初始 prompt，提高图像多样性和丰富性，或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio：可以自由选择生成图片的尺寸，自定义推荐调整比例 Aspect ratio，因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility：公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到，如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model：推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette：可以自动，或使用提供的配色，或根据自己的需求设置相应的配色，生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering：跟生成的质量相关，一般默认就行，个人使用感觉区别不是特别大，包括快速（约 5 秒）、默认（约 12 秒）、质量（约 20 秒）三种模式。 种子值 Seed：尽可能维持相同的图像效果，但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt：不希望出现的元素，可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制：包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制：可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程，尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
我的AI学习路径2.0
以下是为您提供的 AI 学习路径 2.0： AI 与宠物结合的领域和学习路径： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解其需求和习性。 学习路径建议： 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 不会代码者学习 Python + AI 的路径： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常，学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写、文件与路径操作。 对于 AI 部分： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学（均值、中位数、方差等）、线性代数（向量、矩阵等）、概率论（条件概率、贝叶斯定理等）。 算法和模型：监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维等）。 AI 的技术历史、发展方向及前沿技术点： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-13
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25