I Tested Deepmode Image generator for 1 Month
DeepMode为您提供了无需过滤器或策略中断的完全未经审查的AI图像创建（包括成人内容）。您可以使用个人克隆模型或基本模型（动漫，现实，数字艺术）来从详细的文本提示中生成NSFW图像。完全的创意自由，从头开始。每个新用户免费获得20个学分。培训个人模型的成本信用，然后您产生的每个图像之后成本更多。转到DeepMode Image Generator，为什么您可能想尝试它想要在唤醒，幻想风格或艺术场景中看到自己的脸或角色？ DeepMode通过个人克隆模型或基于及时的[…]
Deepmode Clone AI: My Unfiltered Thoughts
deepmode允许您上传一些照片（5-30），并将它们转换为完全可定制的AI克隆（或个人化身），该克隆（或个人化身）通过各种生成的图像保留了您的面部身份。该克隆可用于在现实，数字艺术或动漫风格中生成栩栩如生的视觉效果，并具有调整服装，表情，头发等的选项。经过训练后（处理大约需要20分钟），您就会获得一个稳定，一致的模型：您可以生成新的图像，其中相同的脸在不同的场景或服装中显示出来，并且未经审查，这意味着没有不需要的过滤器会妨碍您。通过DeepMode Clone AI摆动，然后查看[…]
New Webinar - "AI SEARCH: How to Understand and Navigate This Dramatic Change in Search Technology"
AI搜索：如何理解和导航搜索技术的这种巨大变化A Library 2.0“ AI Deep Dive”网络研讨会与Reed Hepleroverview：这项90分钟的网络研讨会探讨了研究方法和信息访问的历史演变，从传统的图书馆目录到现代AI Powered工具。它研究了每种技术进步如何改变了研究格局，重塑了学者，学生和信息专业人员如何与知识互动。参与者将通过关键的创新来追踪信息检索系统的开发，包括卡目录，数字数据库，搜索引擎和当代AI研究助理。该会议涵盖了每种技术转变的民主化和固有的局限性，重点关注诸如信息可访问性，关键评估以及负责使用的方面。与会者将研究偏见如何随着每种新技术的发展而不是消
FirstFT: DeepSeek’s next AI model delayed by tech issues with Chinese chips
同样在今天的新闻通讯中，美国财政部长说，日本在通货膨胀方面“弯曲的背后”，沃伦·巴菲特（Warren Buffett）的伯克希尔（Berkshire
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 7, July 2025
1）网络阴影：通过AI和有针对性的政策措施对安全威胁进行中和安全威胁：Marc Schmitt，Pantelis Koutroumpispages：1697-17052）机器学习中的隐私和公平性：SurveyAauthor（S） Krishnamachari，Charith Peris，Gabriel Ghinita，Cyrus Shahabi，Pubudu N. Pathiranapages：1706-17263）随机的supsodular Bastits，带有延迟的复合匿名匿名反馈作品：S）启用积极主动的老年人：穆罕默德·法希姆（S.嘴唇：1746年至17606年）来源的防御：基于隐藏干扰
GreyOrange teams up with Google Cloud on ‘breakthrough warehouse AI’
Greyorange是仓库编排软件和硬件的提供商，已同意与Google Cloud合作开发GreyMatter DeepNav，这是一种由AI驱动的解决方案，该解决方案可动态管理和优化自动驾驶机器人操作。 Greymatter DeepNav将为零售，物流和供应链公司的仓库管理带来前所未有的自动化，效率和准确性。 […]
Deepfake whales could be a key conservation tool
在社交媒体上滚动，您可能已经在莱昂纳多·迪卡普里奥（Leonardo DiCaprio）舞蹈或汤姆·克鲁斯（Tom Cruise）的卷轴上扮演，只是意识到它们是用人工智能创造的欺骗。超现实的视频和类似的图像（也称为Deepfakes）以名人恶作剧而臭名昭著。但是该技术也具有严重的科学应用。例如，在生态学领域中，稀有物种的AIDoppelgängers可以改善理解，监测和保护它们的努力。
Google DeepMind’s Genie 3 Could Be the Virtual World Breakthrough AI Has Been Waiting For
Google DeepMind只是在Genie 3上撤回了窗帘，这是一种实时的，逼真的“世界模型”，可以直接从文本提示中引起交互式环境。
GPT-5最终降落，炒作与反弹相匹配。在这一集中，Paul和Mike分享了他们从新模型中分享他们的外卖，提供了有关DeepMind的感人逼真的Genie 3 World Model的重力的见解，揭开了困惑的隐形爬行争议，触及了Openai的Openai的Openai发行版，并传闻了5000亿美元的估值，以及在我们的快速频道部分中获得的更多内容。
Googles nya AI kan kartlägga hela jorden – fungerar som en virtuell satellit
Google DeepMind推出了Alphaearth基础，该基础是一个虚拟卫星的AI模型，可以在地球上创建详细的地图。该技术从卫星，雷达和其他来源收集和分析大量数据，以实时跟踪地球上的变化。该模型是通过Google DeepMind和Google Earth Engine之间的合作开发的[…] Google的新AI可以映射整个地球 - 最初出现在AI新闻中的虚拟卫星。
American AI Companies Open Up To Counter China
American AI Companies Open Up To Counter ChinaAuthored by Catherine Yang via The Epoch Times (emphasis ours),OpenAI on Aug. 5 released two open-weight language models, the company’s first such release since GPT-2 in 2019.This illustration photograph shows screens displaying the logo of DeepSeek, a C
当Google Deepmind的联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis做出了预测时，世界倾听 - 他的最新消息是令人jaw以求的人。哈萨比斯（Hassabis）在与《卫报》（Guardian）交谈时警告说，人工智能的影响可能是“比工业革命大的10倍”，更令人担忧的是，它的发展速度快10倍。让它沉入一会儿。工业革命发生了一个多世纪以来，经济重新建立了社会结构，并重新定义了人工劳动。现在想象一下，这种破坏在短短几年内就发生了这种破坏。那是[…]
AI may be good at parroting medical answers, but it's not so great at reasoning them out
美国科学家说，当很容易在网上找到答案时，AI聊天机器人非常擅长回答医疗问题，但是当被要求使用推理来达到答案时，其准确性会急剧下降。该团队测试了六个AI聊天机器人，包括Chatgpt，Llama和Deepseek。要查看聊天机器人是否可以使用推理来提出答案，而不仅仅是在网上找到一个答案，他们问了聊天机器人68个问题。但是，在聊天机器人搜索的数据中，他们用“没有其他答案”一词替换了易于找到的答案，因此AIS必须将其方法推定为解决方案。他们说，这使聊天机器人的准确程度降低了，而DeepSeek遇到了68个问题中的6个，而Chatgpt填写了18个问题。表现最差的是梅塔（Meta）的lllama，它遇
NASA计划到2030年在月球上部署100 kW的核反应堆，旨在支持永久的月球行动和维护利益。 DeepMind揭示了“ Genie 3” AI，它呈现交互式模拟。首次出现在科学询问者上。
DeepMind Genie 3 en världsmodell som skapar interaktiva simuleringar
DeepMind最近推出了其新的世界模型Genie 3，可以创建真实的时间交互式模拟。这项技术代表了AI和生成模型世界的重大进展。这是基于多个来源的Genie 3中最重要的特征和创新的汇编。实际 - 时间精灵3中的交互式仿真是[…] DeepMind Genie 3的世界模型，该模型最初出现在AI新闻上。
OpenAI GPT‑OSS Benchmarks: How It Compares to GLM‑4.5, Qwen3, DeepSeek, and Kimi K2
基准测试GPT -oss 120b：Openai的最新开放型型号如何与GLM ‑ 4.4，QWEN3，DEEPSEEK R1和KIMI K2进行比较。
Nearly 94 Million Boulders Mapped on the Moon Using Deep Learning
Scientists used a deep learning algorithm to map the size and location of nearly 94 million boulders on the lunar surface, highlighting differences in boulder densities and size distributions.
