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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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在开启 Thinking 模式的时候提供了四个选项，分别是：#ai创造营#
- Plus、Pro、Business 两个 Standard（默认设置，平衡速度与智能）和 Extended（此前 Plus 的默认设置）
- Pro 另外加了 Light（最快速）和 Heavy（更深入）
根据其他用户测试这几个档位的 Juice 值分别是：
Light: 5、Standard: 18、Extended: 64、Heavy: 200
昨天看到哈佛的一篇论文，和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。
生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。
关键数据：
招聘：采纳AI的公司在2023年后，平均每季度少招聘了 3.7名 初级员工，这是导致初级岗位净减少的主要原因。这一下降幅度相当于其平均招聘水平的22%。
离职：初级员工的离职率甚至略有下降，说明公司并非在裁掉现有初级员工。
晋升：有趣的是，现有初级员工的晋升率反而有所增加（平均每季度增加0.4人）。这表明公司在减少外部招聘的同时，可能会加速内部有经验初级员工的晋升。
行业数据：
影响最为严重的行业是批发和零售业，采纳AI的公司初级岗位招聘量比未采纳公司减少了约40%。
信息技术、金融和专业服务等行业也出现显著下降。
按教育背景来看：
就业下降最严重的是来自中等偏上水平院校（第2、3梯队）的毕业生。
来自顶级精英院校（第1梯队）和较低水平院校（第4梯队）的毕业生受影响较小。
来自最低水平院校（第5梯队）的毕业生所受影响最小，且在统计上不显著。
简单说，AI正在把新手村的门槛焊死，新人想“上车”是越来越难了。
对刚毕业的年轻人来说，这挑战太大了。
论文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555
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刚刚尝试复刻日本漫画风格的绘本，效果非常完美
上传一张哆啦A梦漫画的图作为参考，然后加上下面的 prompt 就可以
Prompt:参考这张图片的黑白日本漫画风格，绘制一个哆啦A梦和大熊去挖掘机王国冒险的故事。画面使用黑白界面，复刻日本漫画的风格，不要使用任何色彩
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基于 A2A 和 MCP 之上进行拓展，解决了三个核心问题：授权（证明用户授予代理的具体购买权限）、真实性（让商家确信代理的请求反映用户真实意图）与问责（交易出错或欺诈时的责任界定）。
户的意图与规则被记录为加密签名、不可篡改的数字合同，构成可审计证据链；
在“实时购买（人在场）”中，先生成 Intent Mandate，确认购物车时签署 Cart Mandate，锁定商品与价格；在“委派任务（无人值守）”中，用户预先签署包含价格上限、时间等约束的详细 Intent Mandate，条件满足后 Agent 可自动生成 Cart Mandate。
整个“意图→购物车→支付”的闭环将支付方式与已验证的购物车内容安全绑定，形成不可抵赖的审计轨迹，从而在机制上落实授权、真实性与问责。
协议也面向新型支付体系：与 Coinbase、以太坊基金会、MetaMask 等合作推出 A2A x402 扩展，为 Agent驱动的加密支付提供可投产方案。
生态层面，AP2 已获 60+ 机构参与与背书，涵盖国际卡组织、收单与支付服务商、加密与钱包、风控与身份、SaaS 与电商平台、咨询与系统集成商等，比如 PayPal、Coinbase 等公司。
详情：cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-agents-to-payments-ap2-protocol
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