谷歌发布 3 款 Gemini 新模型；字节开源 FLUX Dev Hyper SD Lora，8 步生图丨 RTE 开发者日报

本文主要是介绍谷歌发布 3 款 Gemini 新模型；字节开源 FLUX Dev Hyper SD Lora，8 步生图丨 RTE 开发者日报，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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开发者朋友们大家好：

这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。

本期编辑：@SSN，@鲍勃

01 有话题的新闻

1、谷歌发布 3 款 Gemini 实验 AI 模型：1.5 Pro 冲榜第二、1.5 Flash 从第 23 蹿升至第 6

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昨日，谷歌 AI Studio 产品总监洛根・基尔帕特里克（Logan Kilpatrick）在 X 平台发布推文，宣布推出 3 款 Gemini 实验性模型。3 款实验性 Gemini AI 模型如下：

Gemini 1.5 Flash-8B

Gemini 1.5 Flash-8B 是 Gemini 1.5 Flash 的更小尺寸模型，拥有 80亿参数，专为多模态任务而设计，包括大容量任务和长文本摘要任务。

Gemini 1.5 Pro Exp-0827

主要增强编程、复杂提示词，现已通过 Google AI Studio 和 Gemini API免费提供，名称为「gemini-1.5-pro-exp-0827」。
Kilpatrick 表示，新的 Gemini 1.5 ProExp 0827 型号在各方面都优于 8 月初发布的实验型号，目前在 LMSYS 上的排名为第 2 位，仅次于 OpenAI 的GPT-4o-latest 模型。
谷歌将于 9 月 3 日起，将 gemini-1.5-pro-exp-0801模型的请求，自动重定向到新的 gemini-1.5-pro-exp-0827 模型上。gemini-1.5-pro-exp-0801模型将从 Google AI Studio 和 API 中删除。

Gemini 1.5 Flash Exp-0827

Gemini-1.5-Flash （0827）版本在性能方面有明显提升，在 LMSYS 上的排名从此前的 23 位提高第 6 位。

用户可以通过 Gemini API 和 Google AI Studio 访问上述两个模型，名称分别为 gemini-1.5-pro-exp-0827 和 gemini-1.5-flash-exp-0827。（@IT 之家）

2、Freepik Mystic 发布，号称是目前最先进的 AI 图像生成器

Magnific AI 和 Freepik 联合推出了 Freepik Mystic，宣称是目前最先进的 AI 图像生成器，也是唯一可以直接生成全高清图像的 AI 图像生成器。

与 Midjourney 和 OpenAI 的 Dall-E 不同，Mystic 并非基础模型，而是一个结合 Flux 基础模型、微调、高分辨率图像生成技术和参数调整的流程。

Mystic 能够生成高质量的图像，包括写实肖像、动物、风景、奇幻场景、室内设计和建筑概念、像素艺术、游戏元素、表情包等多种类型的图像。这些图像由顶尖摄影师、数字艺术家、VFX 专家和设计师精心策划，并由 Magnific AI 和 Freepik 的内部专家进行微调。Mystic 可以生成分辨率高达 1,664 x 2,432 的 AI 图像，并能够很好地遵循所给定的提示词生成符合要求的图像。

目前，Freepik Mystic 可以通过 Freepik Premium 订阅使用。此外，Mystic 也将登陆 Magnific AI 平台。（@AI 未来）

3、字节开源 FLUX Dev 的 Hyper SD Lora，8 步生图

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字节跳动开源了 FLUX Dev 的 Haper SD Lora，大幅度缩短了 FLUX 图片生成的时间。Hyper-SD 提供了一系列基于不同基础模型的 LoRA 检查点，支持 1 到 8 步的推理过程，并且提供了与 ComfyUI 集成的工作流程，以及相关的技术报告和演示。尽管 8 步模型相较于原始版本效果有所下降，但是效果是可接受的。

项目还包括了如何使用这些模型进行文本到图像的生成，以及如何与 ControlNet 结合使用，以实现更精细的图像控制。用户可以通过 Hugging Face 的演示来体验 Hyper-SD 的性能，并且可以通过 ComfyUI 使用 Hyper-SD 的工作流程。（@雷锋网）

4、SlowFast-LLaVA：苹果推出的无需训练多模态模型

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SlowFast-LLaVA 是苹果推出的无需训练多模态大语言模型，专注于视频理解和推理。该模型旨在在不超出常用 LLM 的 token 预算情况下，同时捕捉详细的空间语义和长距离的时间上下文。该项目无需对任何数据进行微调，在广泛的视频问答任务和基准测试中，其性能与最先进的视频 LLM 相当甚至更好。（@机器之心 SOTA 模型）

5、安卓 / macOS 版 ChatGPT AI 应用现支持「@」，可无缝切换不同 GPT 模型

科技媒体 testingcatalog 昨日发布博文，报道称安卓版和 macOS 版 ChatGPT 现支持 Mentions 功能，用户在聊天对话中使用「@」字符来调用不同的定制 GPT 模型。

Mentions 是 ChatGPT 的一个重要工具，让用户在一次对话中与多个专门的人工智能模型互动，每个模型都能提供独特的功能来丰富对话内容。

在安卓版 ChatGPT 应用中，用户输入「@」符号之后，会弹出一个窗口，让用户选择不同的 GPT，在保持聊天上下文的时候方便用户无缝切换。

苹果 macOS 平台最新版 ChatGPT 也已上线该功能，但目前 iOS 平台 ChatGPT 仍未上线。（@IT 之家）

02 有态度的观点

1、宇树创始人王兴兴：做机器人，中国缺乏 AI 人才

2024 年不少厂商开始将人形机器人搬到工厂「打工」，比如马斯克让擎天柱在特斯拉工厂「自己造自己」。但从世界机器人大会中会发现，人形机器人距离成为真正的「打工人」还有不小的一段距离。它们并没有展现出能够替代人类劳动力的能力，有的人形机器人连行走都比较困难，需要在吊杆辅助下才能顺利挪步，而有的人形机器人虽然能够演示其检修作业能力——例如对轮胎进行质检，但实际汽车工厂的场景更复杂、工序流程更多。就单纯的轮胎质检环节而言，有一个成本更低的、有视觉感知功能的设备就能完成，而不需要一个成本更高的人形机器人。而在诸如车辆内外饰装饰、道路测试等更复杂并且更耗人力的场景里，机器人的泛化能力不够，尚无法代替人类。

与其说机器人们「进厂打工」，不如说他们是「进厂学习」。目前，机器人企业们还需要进入工厂不断完善数据采集工作，来帮助提升产品的泛化能力。

在世界机器人大会之前，王兴兴分享了他对人形机器人产业现状的观点，他认为，AI 能力不够是机器人行业发展最大的瓶颈。「只有机器人 AI 的能力能突破一个临界点，工厂里的一些工序才能跑起来，机器人才能比人效率更高」，但是「中国的 AI 人才欠缺，对 AI 的人才培养力度不太够」，并且王兴兴认为「跟通用 AI 的发展相比，机器人 AI 的整个行业，落后了 10 年左右。」

虽然硬件层面也会对机器人发展形成桎梏，但王兴兴认为「硬件没有理论上的门槛，它是工程上的问题，在工程上把成本做得更低，做得更好，外观也做得更加极致，硬件功能也更加丰富。」

虽然机器人行业存在软硬件困境，但王兴兴表示行业会越来越好，因为「这个行业越来越热了，有更多的聪明人，更多的钱，更多的关注参与进来。（@腾讯科技）

写在最后：

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