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谷歌发布新一代图像生成模型 Nano Banana 2

谷歌今日正式推出Nano Banana 2(即 Gemini 3.1 Flash Image),融合 Nano Banana Pro 的高阶智能与 Flash 系列的高速性能。新模型支持基于实时网络信息的精准图像生成,可准确渲染文本、翻译图内文字,并提升视觉保真度,包括光影、纹理与细节表现。 该模型强化了角色与物体一致性(最多 5 个角色、14 个对象)、复杂指令遵循能力,并支持 512px 至 4K 多分辨率输出,适用于社交媒体、广告及创意叙事等场景。 可在单次生成中保持最多 5 个角色面部不变、14 个物体外观一致,适用于漫画连载与分镜制作等复杂场景; 覆盖从 512px 到 4K 的输出,画质相比前代更锐利、光影更自然,可直接用于营销素材或视觉设计; 采用与 Gemini Flash 相同的高效架构,强调「接近实时」的高速生成体验,适合快速迭代与多轮修改; 成本方面,普通用户每日可在 Gemini 应用与 Google 搜索中免费生成 100 张图片,Pro 用户额度提升至 1000 张;API 价格较上一代 Pro 模型腰斩,生成一张 4K 图像成本约为 0.15 美元; 在内...

DeepSeek 联合北大、清华发布新型 AI 推理框架 DualPath

DeepSeek与北京大学、清华大学合作,在ArXiv平台发表论文,提出面向智能体系统的全新大模型推理框架——DualPath。该框架旨在解决长上下文场景下KV-Cache加载引发的I/O瓶颈问题。 DualPath突破传统“存储→预填充(Prefill)”单路径模式,创新引入“存储→解码引擎(Decode)→预填充”第二路径,利用解码端闲置的存储网络带宽,通过RDMA高速网络将缓存动态调度至预填充端,实现集群存储带宽的全局池化与负载均衡。 在660B参数规模的生产级模型测试中,DualPath使离线推理吞吐提升1.87倍,线上服务吞吐平均提升1.96倍,显著优化首Token延迟(TTFT),且不影响逐Token生成速度(TPOT)。 论文第一作者为北京大学博士生Wu Yongtong,师从Jin Xin教授,现就职于DeepSeek系统组,专注于大模型推理基础设施的性能优化与多硬件平台部署。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2602.21548

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