Core Insights - Lovart, also known as "星流AI" in China, has rapidly gained attention in the AI application field, with significant engagement on social media and a surge of users seeking trial invitations [1][3] - The emergence of Lovart signifies a shift from traditional AI tools to a new model of creative collaboration, redefining the relationship between creators and AI [3][19] Group 1: Old World Challenges - The previous generation of AI tools, referred to as AIGC 1.0, only addressed the initial stages of the creative process, leaving creators to handle the majority of integration and editing tasks manually [6] - The introduction of workflow tools like ComfyUI marked the AIGC 2.0 era, but their complexity deterred most designers, making them more suitable for AI experts rather than general creators [6][7] Group 2: New Model Introduction - Lovart's founder, Chen Mian, identified that creators need a comprehensive solution rather than just advanced tools, likening the new model to a "chef team" that handles all aspects of creative work [7][8] - The core idea of Lovart is to transform AI from a mere tool into a "Creator Team," allowing users to act as clients who provide input while AI manages the execution [8][19] Group 3: Interaction Redefined - Lovart's product design emphasizes a natural interaction model, using a metaphor of a "table" where creators can easily communicate their needs and see the results in real-time [9][11] - The interface consists of a large canvas for visual work and a dialogue box for user instructions, streamlining the creative process and enhancing user experience [10][11] Group 4: Market Positioning - Lovart strategically targets the overlooked "creative individual" and professional consumer segments, avoiding direct competition with industry giants like Adobe and Midjourney [14] - The company focuses on creating unique user experiences by integrating domain knowledge with AI capabilities, rather than simply improving existing tools [14][15] Group 5: Future Outlook - Lovart is positioned at the forefront of the emerging Agent era, which is expected to revolutionize the creative industry by enhancing collaboration and efficiency [15][19] - The founder believes that the true potential of AI lies in its ability to replace not just individual tools but entire collaborative teams, fundamentally changing the creative landscape [19][21]

Core Viewpoint - The advertising industry is facing significant challenges, with WPP's unexpected profit warning indicating a potential downturn, leading to a decline in shares across major ad groups and raising concerns about the impact of AI on traditional agency business models [1][2][10]. Company Summary - WPP has reported a combination of client losses, a slowdown in new business pitches, and cautious marketing strategies due to economic uncertainty, forecasting a revenue decline of 3% to 5% for 2025 [2][4]. - The outgoing CEO of WPP highlighted that new business pitches in 2025 are at one-third of the level compared to the same period last year, reflecting decreased marketer confidence [4]. - WPP has lost key clients, including Pfizer and Coca-Cola's North America account, and has undergone restructuring efforts to enhance competitiveness, which have caused distractions within the business [16][18]. - WPP plans to invest £300 million (approximately $407 million) annually in AI and related technologies, including an investment in Stability AI and the development of an AI-powered platform called WPP Open [14][15]. Industry Summary - The advertising sector is grappling with the rise of AI, which presents both opportunities and threats, as it may streamline services traditionally offered by agencies and challenge their business models [3][5]. - Analysts have noted a sharp decline in new business pitches, suggesting that corporate clients may be replacing some agency services with in-house AI solutions [5][9]. - Major agency groups like Publicis and Omnicom are committing to invest hundreds of millions in AI to adapt their operations [11]. - The competitive landscape is shifting, with Publicis performing well and maintaining its rating despite downgrades for WPP, IPG, and Omnicom due to immediate risks posed by AI [17][18].

戚聿东/文 在技术革命与产业变革交织的新时代，人工智能的迅猛发展正以前所未有的速度重塑全球经济格局。从 ChatGPT的横空出世到DeepSeek的全球爆红，从通用人工智能的"春秋战国"到AI for Science的"创新者的 解答"，技术奇点的加速临近催生了新一轮的"脉动速度"——这一概念不仅象征着技术迭代的指数级增 长，更揭示了数字经济时代竞争逻辑的根本性转变。技术的颠覆、竞争的全球化、消费者需求的瞬息万 变，让企业如同置身于一场永不停歇的飓风中，当今的商业世界正以史无前例的速度迭代。曾经的"百 年老店"可能一夜陨落，而新兴企业也可能在短短数年内成为行业霸主。可见，人工智能时代不仅加速 了行业和企业的"大洗牌"效应，也创造了国家间"大分流"的机会窗口。在此背景下，查尔斯·费恩教授 的《脉动速度：短期优势时代的制胜法则》如同一盏明灯，为在大变革时代摸索的企业家和管理者提供 了深刻的洞察与实用的工具。 脉动速度：重新定义竞争优势的本质 费恩教授在书中提出了一个颠覆性的观点：所有竞争优势都是暂时的。这一论断直击传统战略理论的根 基。过去，企业追求"护城河"，试图通过专利、品牌或规模经济以实现基业长青。然而，在 ...

不圆 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI的"创造力"居然是一种技术缺陷？？ 两位 物理学家 以 生物系统自我组装的过程 为参考，提出并验证了一个大胆的假设—— 扩散模型的去噪过程就像细胞的分化重组，图像生成AI无法精确"复制"的原因也可能和它 的"基因"（架构）有关。 在一篇已被ICML 2025接收的论文中，这两位研究者通过建立有扩散模型特性的数学模型证 明： AI的"创造力"本质上是一种确定性过程——是模型架构直接且必然产生的结果。 他们的假设从何而来？他们又做了什么来证明这个假设？ 让我们一起来看。 事情的起因：算法的独特创造力 人工智能系统在进化的过程中越来越模仿人类的思维能力，并展现出了一种独特又怪诞的"创 造力"天赋。 （所谓AI味？） 以扩散模型为例，作为DALL·E、Imagen和Stable Diffusion等图像生成工具的核心，其设 计初衷是精确拟合训练数据的分布，生成与训练图像 完全一致 的副本。 然而在实践中，它们似乎在 即兴创作 ，将图像中的元素融合以创造出新的东西——不是无 意义的彩色团块，而是具有语义意义的连贯图像。 是什么赋予了它们即兴发挥的能力？ 巴黎高等 ...

以下文章来源于硅星人Pro ，作者周一笑 硅星人Pro . 硅（Si）是创造未来的基础，欢迎来到这个星球。 本文来自微信公众号： 硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d） ，作者：周一笑，题图来自：AI生成 最近，你可能刷到过一些奇趣的猫咪视频。 主角通常是一只很胖的橘猫，像人一样在送外卖，或者刚看完电影就冲进健身房假装减肥。这些有点 好笑、有点可爱的"大橘剧场"，配上魔性的"喵喵"音乐，正在抖音、小红书和TikTok上到处传播。 如果说"大橘剧场"还在模仿人类的喜怒哀乐，那另一类刷屏的视频，则直接挑战起了物理定律。比如 那只在奥运会赛场上，从10米跳台完成一套专业动作的三花猫。它的姿势、翻转、入水，看起来都 和真的一样。这让一些网友第一次看到时，都怀疑是不是自己眼花了。 这些视频就是现在最火的AI猫咪内容。它们大概有两种路数。一种就像"大橘剧场"，给猫加上拟人 化的剧情，核心是讲个小故事。有的甚至发展成了有连续剧情的"宠物短剧"。比如一个 叫"Chubby"的AI胖橘猫，在各种视频里被创作者安排了"进监狱"、"和孩子分离"的悲惨故事，赚足 了全球网友的眼泪。 另一种就直接是技术展示，告诉你现在 ...

Core Insights - A new method for generating satellite imagery using geographic climate prompts and Stable Diffusion 3 (SD3) has been proposed by teams from the Technical University of Munich and ETH Zurich, resulting in the creation of the largest and most comprehensive remote sensing dataset, EcoMapper [1][2][4]. Dataset Overview - EcoMapper consists of over 2.9 million RGB satellite images collected from 104,424 global locations, covering 15 land cover types and corresponding climate records [2][5]. - The dataset includes a training set with 98,930 geographic points, each observed over a 24-month period, and a test set with 5,494 geographic points observed over 96 months [5][6]. Methodology - The research developed a text-image generation model based on fine-tuned SD3, which utilizes climate and land cover details to generate realistic synthetic images [4][8]. - A multi-condition model framework using ControlNet was also developed to map climate data or generate time series, simulating landscape evolution [4][12]. Model Performance - The study evaluated the performance of SD3 and DiffusionSat models in generating climate-aware satellite images, with metrics indicating significant improvements over baseline models [14][19]. - The SD3-FT-HR model achieved the lowest Fréchet Inception Distance (FID) score of 49.48, indicating high realism in generated images [15][16]. Climate Sensitivity Analysis - The generated vegetation density was found to be significantly correlated with climate changes, with performance varying under extreme weather conditions [16][18]. Applications and Future Directions - EcoMapper provides a framework for simulating satellite images based on climate variables, offering new opportunities for visualizing climate change impacts and enhancing integration of satellite and climate data for downstream models [22][26].

本文来自微信公众号：硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d），作者：周一笑，题图来自：AI生成 最近，你可能刷到过一些奇趣的猫咪视频。 主角通常是一只很胖的橘猫，像人一样在送外卖，或者刚看完电影就冲进健身房假装减肥。这些有点好 笑、有点可爱的"大橘剧场"，配上魔性的"喵喵"音乐，正在抖音、小红书和TikTok上到处传播。 这些视频就是现在最火的AI猫咪内容。它们大概有两种路数。一种就像"大橘剧场"，给猫加上拟人化的剧 情，核心是讲个小故事。有的甚至发展成了有连续剧情的"宠物短剧"。比如一个叫"Chubby"的AI胖橘猫， 在各种视频里被创作者安排了"进监狱"、"和孩子分离"的悲惨故事，赚足了全球网友的眼泪。 另一种就直接是技术展示，告诉你现在的AI到底有多厉害。那只跳水的猫就是最好的例子。一个叫"Pablo Prompt"的海外用户做了视频，发出来后，他自己都说"疯了"，因为Instagram上的播放量冲着2亿去了。 如果说"大橘剧场"还在模仿人类的喜怒哀乐，那另一类刷屏的视频，则直接挑战起了物理定律。比如那只 在奥运会赛场上，从10米跳台完成一套专业动作的三花猫。它的姿势、翻转、入水，看起来都 ...

当前，多模态大模型在根据复杂文本提示生成高保真、语义一致的图像方面取得了显著进展，但在处理包含精确空间关系、多对象属性及复杂组合的指令时，仍 面临挑战。 针对此，来自香港大学 MMLab、香港中文大学 MMLab 和商汤科技的研究团队，继其先前发布的 Generation Chain-of-Thought (GoT) 框架之后，现推出重要进展 ——GoT-R1。 该新框架通过引入强化学习，显著增强了多模态大模型在视觉生成任务中的语义 - 空间推理能力，使其能够超越预定义模板，自主探索和学习更优的推理策略 。 GoT 和 GoT-R1 已全面开源。 GoT 框架首先通过引入显式的语言推理过程，在生成图像前对语义内容和空间布局进行规划，从而提升了生成图像的准确性和可控性 。然而，GoT 的推理能力主 要源于基于人工定义模板的监督微调数据，这在一定程度上限制了模型自主发现更优推理策略的潜力，有时可能导致生成的推理链条未能完全忠实于用户复杂的 文本提示 。 GoT-R1 的提出，旨在克服上述局限。它将强化学习（RL）创新性地应用于视觉生成的语义 - 空间推理过程，赋予模型自主学习和优化推理路径的能力。 强化学习训练前 ...

【 嘉宾金句 】 本期嘉宾简介： 何秋剑， 壹号印象AIGC影视工作室创始人，AI影视制作特约讲师 ，中石化、北大、浙江卫视、福建卫 视等众多央企、一流大学、省级媒体签约合作AIGC制作总监。 《AI转型访谈录》是由腾讯研究院发起的一个开放研究项目，希望在人工智能加速推进产业和社会转型的背景 下，发现和识别那些已经站在变革前沿的企业和个人，通过100个先锋实践访谈，记录他们推进AI转型的深度 思考与实践经验，为更多组织和个人提供可借鉴的AI转型路径参考。 "我人生中的第一个AI订单，是做一张图片，花了五天时间，赚了十块钱。当时我真的非常开心。" "在每个行业想要有稳定的客源和业务都不简单，AI虽然降低了一定门槛，但要做出成绩，还需要学习很 多东西，比如影视基础、绘画基础、审美能力，还有创意和制作思路，这些都是AI无法替代的。" "AI 最多只能帮你提速 80%，加快创作速度，但创作思路，起码在短时间内 AI 是代替不了的，思路真的 太重要了" "我觉得，真的想学习一个东西，没有内在驱动力是学不进去的。很多人都是今天说想学，明天遇到点困 难就放弃了。我见过太多这样的人，包括以前的朋友，让我教他们，在电脑上演示给 ...

德国公会通过AI、量子算法等技术工具，构建了"AI内容工厂+量子算法预测"的运营闭环。以某公会为例，其利用Stable Diffusion 3.0生成1000个本土化IP，结合AI声纹克隆技术实现24小时不间断直播，单月变现37万美元，成本仅为真人模式的 1/4。这种"真人+AI主播"混合模式，不仅降低了人力成本，还通过AI内容工厂实现从脚本生成到素材渲染、配音的全流程自动 化，单条视频完播率提升至45%。 量子算法的应用进一步提升了内容精准度。例如，某公会通过时空序列分析，提前48小时预判"碳中和"主题直播流量高峰，单 场观看量破百万。AI内容审核系统则将违规内容误判率控制在0.1%以下，帮助公会避免账号封禁风险，月均损失减少50万欧 元。 二、文化融合：本土化内容与垂直领域的深度绑定 在TikTok全球化浪潮中，德国市场凭借其独特的用户生态、政策红利与技术赋能，正成为欧洲娱乐直播领域的核心战场。截至 2025年，德国TikTok用户规模突破2200万，日均使用时长超75分钟，用户年均直播消费达75欧元，单场游戏、科技类直播收益 可达3000欧元。这一数据背后，是德国市场对本土化内容的强烈需求mcn与低竞争 ...