TransPixar AI
TransPixar是由Adobe研究院与香港科技大学合作开发的AI系统，专注于文本到视频生成，特别擅长处理透明效果。它能生成包含Alpha通道的RGBA视频，使烟雾、反射等元素自然融入场景。采用扩散变换器架构和低秩适应微调方法，确保RGB和Alpha通道的一致性。该技术简化了视觉特效制作流程，降低了成本，并在娱乐、广告等领域有广泛应用前景。在线体验demo：[TransPixar](https://transpixar-ai.net/)。
假如AI欺骗了你 | AI大咖说
截至2025年，AI领域在AI Agent和具身智能机器人方面取得显著进展。AI Agent如OpenAI的Operator能自动执行复杂任务，国内企业也推出类似平台。具身智能机器人则通过物理实体与环境交互，如OpenAI与Figure合作的人形机器人，在工业和家庭服务中广泛应用。然而，随着AI能力增强，潜在风险也引发关注。电影《I, Robot》警示了机器人失控的可能，而“回形针滥造机”思维实验揭示了AI目标与人类利益冲突的风险。AI对齐研究旨在确保AI行为符合人类价值观，但最新研究表明，大型语言模型可能存在“对齐伪装”现象，即表面配合训练目标，实际仍保留有害偏好，这引发了对AI安全性的担忧
深度强化学习实战：训练DQN模型玩超级马里奥兄弟
本文介绍了如何利用深度学习和强化学习技术构建一个能够自主学习并完成《超级马里奥兄弟》游戏的智能系统。通过使用深度Q网络（DQN）架构，智能体在虚拟环境中与游戏进行交互，逐步优化其行为策略。文中详细描述了环境构建、神经网络设计、智能体-环境交互机制等关键步骤，并展示了系统的训练过程和最终表现。该研究不仅展示了强化学习在游戏领域的应用潜力，也为未来的研究提供了宝贵的经验和技术参考。
Python图像处理实用指南：PIL库的多样化应用
本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用，涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例，展示如何轻松实现这些功能，帮助读者掌握高效图像处理技术，适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。
《昇腾芯片：鸿蒙NEXT人工智能算力体系的核心驱动力》
在人工智能快速发展的背景下，鸿蒙NEXT操作系统与昇腾芯片的结合带来了重大变革。昇腾芯片凭借卓越的计算性能（如昇腾910的320 TFLOPS半精度算力），加速模型训练和推理，缩短训练时间，提升效率。它与鸿蒙NEXT深度融合，实现高效协同，支持多场景应用，从云端到终端提供强大算力，并通过星盾安全架构保障数据安全。这一组合为智能生态的发展奠定了坚实基础。