#BeautyVerse
🔥Grok Imagine v.s. Z-image🔥
元のプロンプトをGrok Imagineで生成してみたら、ディテールがすごく増えました!全然違う雰囲気です
どのモデルの結果が好きですか?
一緒にあなただけのメイドを生成してみよう💙
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我把原本的prompt拿去用Grok Imagine 生成,生成的細節好多!
完全是不一樣的感覺,你比較喜歡哪個模型生成的結果呢?
一起來生成專屬於妳的女僕吧💙
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<-Grok Imagine\_Z-image->
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prompt:
Hyper-photorealistic full-body studio portrait of a stunning young japanese woman in her early 20s standing confidently in a brightly lit, whimsical pastel room with blue floral wallpaper and large windows. She has long wavy hair styled in a high ponytail with soft face-framing curls, large eyes with realistic sparkle and long lashes, fair luminous skin, and a soft neutral expression with glossy lips as she looks directly at the camera. She wears an elaborate blue-and-white bunny-themed maid costume: solid opaque white polka-dot blouse with thick fabric and blue ruffled trim, yellow corset-style bodice with red bow details, light blue apron with white ruffles and blue accents, white thigh-high stockings with blue ruffled garters and red stitching, and a large blue-and-white bunny-ear headpiece and pom-pom. fully opaque clothing, solid thick fabric, non-transparent materials, clothing integrity, no see-through effects, perfectly covered, realistic fabric texture and thickness, One hand rests on her hip while the other is placed lightly on her thigh. Soft natural window light mixed with gentle studio lighting highlights every lace and fabric detail, creating a clean, high-key aesthetic, realistic satin ribbons and bows, individual hair strands, and authentic room details including a wooden table with teacups and a lamp. Photorealistic 8K resolution, shot on Canon EOS R5 with 85mm f/1.2 lens, cinematic masterpiece with maximum detail and clarity, highly detailed clothing and fabric textures.
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Dear algorithm, these are SFW illustrations.


BeautyVerse: http://x.com/i/article/2045115430566850560
https://nitter.catsarch.com/BeautyVerse_Lab/status/2045626414335148033
推特大V同步
npub195q4...wpxu
#宝玉
很荣幸我的Skills开始集成到 Hermes 中,欢迎试用👏
Nous Research: Honored to announce we are partnering with Jim Liu to port over his wildly popular skills for infographics and design to work best in Hermes Agent using our native tooling!
The first skill ported today, the Infographic Skill, is available after updating hermes.
Just start a new

https://nitter.catsarch.com/dotey/status/2045618939334389871
#法广中文
伊朗革命卫队威胁打击靠近霍尔木兹海峡所有船只 特朗普谴责德黑兰“胁迫行为” https://rfi.my/CctM.x

https://nitter.catsarch.com/RFI_Cn/status/2045616675291312604
#V2EX
### [生活] 香港众安银行开户,额外返 300hkd,5.27 前截止,至少预留 1 周操作!
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#立党
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
[,提示一般是 DNS 相关问题,以及 DNS 正在搜索和 DNS 搜索失败。
个人在软件里把 DNS 指定到 114.114.114.114 的话可以短暂连接成功(切换 8.8.8.8 之类的则无效),但是过几分钟以后又会掉回之前的情况。
参考 github 上有人遇到相同问题,想问下万能的 v 友们,有没有人遇到相似问题,有没有已经解决的?
[Issue5448](
GitHub
Issues · 2dust/v2rayNG
A V2Ray client for Android, support Xray core and v2fly core - Issues · 2dust/v2rayNG
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#法广中文
良十四世飞抵安哥拉:对媒体将其讲话曲解为驳斥唐纳德-特朗普表示遗憾 https://rfi.my/CcsQ.x

https://nitter.catsarch.com/RFI_Cn/status/2045552087023718473
#V2EX
### [职场话题] 也想请教 offer 该不该去
工作十年 各种原因需要 Gap
已经 8 个月 2 月开始看机会
之前在两三年前的风口行业 硬要对比对标 p7
吃老本的话最多再一年 且有不少房贷
现在打算延续该风口行业的分支 会比较偏门
两三个月下来本地机会聊到后期都杯具
属于向上爬够不太到需求也少 向下苟年纪大
体现在职位不匹配、行业不匹配、工作内容不匹配
好消息是接了一个机会 还略有涨薪 10%
坏消息是需要异地 base 和比较卷
主要纠结身体确实不太好可能卷不太动
另外有一些兴趣爱好有深入计划
寻求各位大佬意见
是啥也不想先去试试 还是再找找其他方向(需要大量准备)
可能有熟人信息比较隐晦见谅
V2EX
也想请教 offer 该不该去 - V2EX
职场话题 - @lzt163 - 工作十年 各种原因需要 Gap 已经 8 个月 2 月开始看机会 之前在两三年前的风口行业 硬要对比...
#V2EX
### [推广] 继 25 年自荐 大樱桃后, 26 年我又来 跟大家 自荐 自家大樱桃了
# 25 年前情回顾
<https://v2ex.com/t/1133120?p=1#reply63>
<https://v2ex.com/t/1132415?p=1#reply123>
感谢朋友们 25 年对我的支持和信任.
发货后我都有询问收到的情况口感如何. 总的来说 25 年除了一位朋友觉得红灯太酸了,美早有点熟透了 之外 其他老哥全部给了好评.
## 也欢迎 25 年买到樱桃觉得不好的不新鲜的老哥 来贴图评论.
### 以下是部分用户反馈
<https://imgur.com/a/vhdSwdR>
今年又快到了樱桃成熟的季节,我又来自荐樱桃了.
## 只要大家喜欢吃 尽可 没有任何顾虑的联系我下单. 我会在单价和运费方面给到绝对真实的价格和优惠.
另外一方面收到货后坏果包赔! 我还想再 v2 混,不想被鞭尸~
# 会卖多久?
采摘期大概 51 假期之后,5 月 10 号 到 5 月底,要看天气,气温高成熟的就早一点.
每个品种的成熟时间也不一样, 一个品种大概一周左右就结束了.

# 单价方面
价格方面我会给到最优惠的实惠价格,原因只有一个 只有大家觉得确实实惠 明天才会再考虑找我回购.
而且我也只推荐好吃的品种,保证大家都到的全是纯品种樱桃.
如果花钱买到不好吃的品种 从而不会再回购对我来说也是一个遗憾.
推荐大家自己在外面市场购买的时候也是买美早, 只是需要小心不同品种混在一起.

图片中的单价只是参考,区别应该不会太大,具体价格还要等成熟时.
## 今年 我会 嘱咐家里 给大家 发货的时候 额外带一点其他品种让大家品尝, 顺带我也收集一下大家的口感反馈. 如果大家想尝试其他品种, 给我备注一下, 我会尽可能(不保证)小包装 赠送其他品种 请朋友们品尝.
大樱桃价格因品种/成熟时间/地区 而异 ,像 山东临沂地区樱桃成熟算是比较早的了, 5 月底临沂采摘结束了, 青岛/烟台/大连/甘肃天水等其他地区才开始.
# 为什么不卖给商贩?
1. 首先商贩会压价 压秤 抹零,如果每天来的商贩多,那么价格还好.商贩少的话就会被压价,比如说你的樱桃小 ,或者成熟度不够或者太成熟了,. 而且商贩会挑拣很严重. 特别是如果是雨季, 樱桃会裂果, 又或者是两个樱桃长在一块的双胞胎樱桃 他们都会挑拣出来, 这些被挑拣出来的会以 1-6 块钱的价格被回收做果汁/罐头之类的. 实际上一些果子并不会影响口感,只是品相不太好看.
2. 樱桃价格的行情每天都在变化, 果农为了早卖价格好 有些熟的并不好 也会采摘拿去卖给商贩. 就是为了能够比别人早一点出货 价格高一些. 如果是网上卖其实销路不着急,就会等 成熟好了才摘.
3. 对于商贩来说,他们回收的樱桃 运送周转时间要长一些,成熟度相对浅一点然后自己周转后慢慢熟透.
樱桃摘下来后 我们也会挑选出坏的 然后发给老哥们.所以不用担心.成熟度上我们都是选成熟的,不会隔夜,当天摘当天发.
# 运费方面
目前京东/顺丰价格还没出来, 大概和去年差不多, 说个大概吧
去年的 京东费用: 总重量运费+ 包装费 5 元 + 保价费用 1 元 =总费用 \* 0.8 =实际支付费用
京东标快: 25+5=30*0.8=24 次日达
京东特快: 35+5=40*0.8=32 次日达
京东特快和标快区别不大, 特快和标快同一天到达配送站, 只是快递员会先送特快.
深圳顺丰大概 50-70
也可以自己在京东/顺丰小程序下单 到我这里来取件,水果季节 京东/顺丰小程序会免费送 6/7.5/8 折优惠券,或者是 1 块钱买 3 张 7.5 折优惠券,可以自己查看一下.
# 关于尺寸
樱桃是几个 J 的?
去年有朋友文通尺寸,尺寸大小我还真没注意是多少.
樱桃是从树上摘下后,剔除坏果 后的通货,不是挑拣后的残次品. 请大家放心.
今年前期发送的快递里面都会赠送一个尺寸卡,让大家自测一下.后期尺寸卡没了就不会附带.
# 关于抽奖
去年我发了两个帖子, 每个帖子只抽了两位, 原因是我卖的价格真不好.这中间没有多少利润的. 不是说三四十四五十一斤, 所以每个帖子只抽了两位. 其中还有一位联系我太迟了去年没有发货.
这个帖子再抽一位朋友,截止时间 5 月 20 号, 送 3 斤樱桃,运费自己出.
规则是 20 号收盘上证指数\*派%楼层数量 向下取整, 如果是我本人则取下一楼
# 最后
去年吃到了觉得好吃 就来自荐, 朋友们反馈也都不错, 所以今年又来了.卖个几天就结束了.
早些年也推荐过,那个时候都三十多一斤, 加上运费有四五十,现在远没有那么贵了.
感谢各位朋友的信任和支持!
祝大家天天有个好心情!
V2EX
继 25 年自荐 大樱桃后, 26 年我又来 跟大家 自荐 自家大樱桃了 - V2EX
推广 - @xboxv - # 25 年前情回顾https://v2ex.com/t/1133120?p=1#reply63https://v2ex.com/t/1132415?p=1#reply123感谢朋友们
#V2EX
### [Apple] iCloud 恢复 Safari 书签问题
删除的书签多久会出现在 iCloud 网站可恢复列表中?
我刚误删了个文件夹,在恢复数据➡️恢复书签中看到的是 4 天前删除的没有刚删的
V2EX
iCloud 恢复 Safari 书签问题 - V2EX
Apple - @shenjialun - 删除的书签多久会出现在 iCloud 网站可恢复列表中?我刚误删了个文件夹,在恢复数据➡️恢复...
#V2EX
### [生活] 准备结婚了! Gemini 推荐排名第一 U 卡!生态位顶级,综合体验天花板, Bybit 大陆用户注册教程 开卡已放水 !
大陆用户注册教程| 50% 手续费返佣 (邀请码 146364 ) 注册链接:[partner.bybit.com/b/146364](http://partner.bybit.com/b/146364)
扶墙 选 日本韩国台湾 Gmail/Outlook 注册 KYC 选中国身份证 + 人脸| 5 分钟过 LV1 全球第二衍生品交易所|极端行情不宕机 弹出“非服务地区” → 选 否 Bybit 卡邀请码:MANMOV 不要上来就申请卡,先把 KYC 1 级过了 不会弄得联系我电报发长图照着操作,身份认证国家地区选台湾或者澳门,不要选中国,传身份证 KYC 审核会以最终实际证件定国家的,开卡居住地选哈萨克斯坦,地址谷歌找一个搜索框跳出来的地址随便选一个居住地址,可以只用虚拟卡,后期如需要实体卡可以换邮寄地址找当地代收转发 ,电报 @[FGVBT123](https://www.v2ex.com/member/FGVBT123) 币安手续费贵 OKX 穿仓平仓 ,Bybit 有 VIP 等级平移政策,跳槽到 Bybit 不仅能拿 VIP1 还送 VIP3 待遇试用一个月,Bybit 高级客户经理专对接,taker 仅 0.035%甚至更低,Bybit 没币安那么挤 API 响应快
)
"在新窗口打开图片 D8W92Zjf.jpeg"))
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#V2EX
### [程序员] 分享一些处理大模型幻觉的心得
上个月,我交给大模型几份报告,让它分析用户家庭符不符合签证办理条件,它只能给出前面男主人的分析结果,后面的女主人和儿子的情况完全被忘了。我想让大模型帮我填写一下签证申请表,结果它要么识别不了申请表的字段,要么就是填错了,根本没法用。
后面我研究了一下,简单来说就是,大模型在处理复杂表格时,对“值”的理解远优于对“结构/位置”的理解,这是其核心短板。如果你只是发给它一份方案、几份简历,那它的理解力确实不错,很快就能像讲故事一样把要点讲出来。但是,在工作中,我们遇到的文件往往没有这么简单,它们有不同的章节,不同的层级,还有不同的文件格式,互相嵌套。例如一份财务报告,就包含了 8 大章 24 节 68 小点,其中还有 32 张配图以及 10 张表格,如此复杂的文档,会加速破坏 AI 理解能力。
还有一个问题就是文章的篇幅。虽说现在大模型的上下文窗口,已经能容纳百万字的小说了,把《魔戒》三部曲放进去都不成问题,可“能容纳”跟“可理解”是两个问题。如今市面上大部分的模型,理解力都相当有限,篇幅一长,后面的内容它就读不进去了,或者读一半忘一半,这时候你让它写个人物小传,甚至问它一个事件评价,它的回答都是顾头不顾尾的。
所以,平时我让大模型给我填表的时候也是这样的,它能填对内容,但是容易填错位置,而且越长的表格,错误越多,填错一个位置,手动修改特别麻烦,不如人工填了。
而且,这种问题,还是“不分模型”的。市面上有名的模型我都尝试过,或多或少都存在这个问题,越是能力差的模型,到后面越明显。
<https://imgur.com/a/Guu8GR2>
问题说到这里,那该怎么解决呢?
指望大模型自己进化?那恐怕是指望不上了。识别结构和层级这种事情,跟大模型“Next Token Prediction”的底层范式不一致,无论怎么进化,大模型都是要从头到尾进行识别,而非基于结构层级。
使用传统软件解决方案?传统软件不够智能,成本对于小公司来说也太高了。而且,到目前我也没有找到特别合适的方案。
总不能回归人力手搓吧?
所以,我的解决方案就是,将计就计,根据大模型的这种特性,自己做了一个填表工具,去补齐它的短板。
思路是这样的:
首先,识别并拆分文档中的独立章节,然后分批将章节内容提交给大模型处理,避免大模型“理解力超载”。其次,填表工具会把“工作经历”、“学习经历”这种需要连续多行输入的区域给识别出来,并把它们跟其它部分拆开,避免大模型混淆。此外,填表工具还会根据用户画像(如基本信息等)自动判断哪些地方是需要填的,哪些地方不用填,提高干活的精确度。
以一张大约 200 个空格的用户信息表为例,有了工具的加持,现在大模型 1 分钟就填完了,比之前快了 5-6 倍,节省了大量的 Token ;准确率也达到 90%以上,秒杀单独使用大模型填表的时候。更不用说它还能识别不同类型的资料,省得我在不同的文档格式之间转来转去了。
大家觉得有用的话,可以试用一下: <https://www.gosnapfill.cn/landing?utm_source=v2ex>
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分享一些处理大模型幻觉的心得 - V2EX
程序员 - @cxd8190102 - 上个月,我交给大模型几份报告,让它分析用户家庭符不符合签证办理条件,它只能给出前...
#V2EX
### [RSS] 又一个微信公众号 RSS 地址
RSS 订阅地址: <http://wxa-reader.x6o4.com/feed.xml>
首先要说明一下,这个 RSS 中的公众号文章都是我自己阅读之后再投喂给 AI 生成的。可能会包含你不喜欢的内容。当然,如果你看过之后觉得和我的阅读口味相近,可以保持关注。
我投喂给 AI 后 AI 会给文章打分,如果评分太低的不会生成 RSS 。RSS 每天凌晨 3 点更新,更新量取决于我当天的阅读量。
另外,大家也可以推荐一些高质量的公众号,我关注后日常阅读完觉得有不错的文章也会投到这个 RSS 里面。
你订阅这个 RSS 和使用市面上其他公众号 RSS 生成器不一样的点在于:
* 这不是爬虫,不会把所有你关注的公众号中的软文硬广也输出出来
* 这个 RSS 聚合的是高质量的公众号文章,不需要你逐个公众号去筛选订阅,不会订阅后看了一堆广告推送中才看到一篇干货
* 这个 RSS 会将文章内的广告也一并删除,不会在阅读的过程中被突然插入的广告干扰。
再说回比较现实的问题,这个 RSS 能稳定更新吗?目前都是我自己阅读自己投稿,当做是一种分享,在一些节假日可能会断更。后续我考虑做一个系统接收读者或作者的投稿,跟以前的糗事百科一样也让读者审稿。
当然,现在也可以直接到这个 github repo 的 issue 中投稿: <https://github.com/veesong/wxa-reader> ,AI 会自动处理投稿。这个 github repo 不是项目源码,只是用来做落地页和接收投稿。
V2EX
又一个微信公众号 RSS 地址 - V2EX
RSS - @VeeSong - RSS 订阅地址: http://wxa-reader.x6o4.com/feed.xml首先要说明一下,这个 RSS 中的公众号文章都是我自己阅...
#宝玉
RT 海拉鲁编程客
第一眼看过去平平无奇:Prefill/Decode 解耦,多了个跨数据中心
和 AI 聊了会,发现老中真的是在压满 GPU 这件事上,工程创新又一轮
你一句话发到服务端,服务器开始推理。Prefill 是思考——把你的输入读完、想明白,算力密集。Decode 是说话——一字一字往外蹦,不吃很高算力。中间递一份"思考笔记",叫 KV cache
既然两阶段的资源需求完全不同,为什么非得挤在同一台机器上甚至一个机房里?Prefill 集中到高算力卡上批量跑,Decode 散到其他卡上慢慢蹦,中间把 KV cache 传过去就行。
其他人肯定也这么想过,但是由于算法受限,KV cache 太大,跨机房传输就使命不达。
Kimi Linear 的 hybrid attention 压缩了 KV cache,这使得传输不再变得那么不可行。而即便是可能可行,也需要足够多的线上流量才能证明真的可行。
盲猜这种工程感觉 openai 之类的公司也肯定想过(也可能没想过,毕竟没那么缺卡),但不见得会分享出来。
而更有想象空间的是,这说话 decode 这一步的硬件,国产卡、二手卡都能做,这个想象空间可就更大了。
Kimi.ai: We push Prefill/Decode disaggregation beyond a single cluster: cross-datacenter + heterogeneous hardware, unlocking the potential for significantly lower cost per token.
This was previously blocked by KV cache transfer overhead. The key enabler is our hybrid model (Kimi Linear),

https://nitter.catsarch.com/dotey/status/2045528541568143701