太貼心了，連描述詞都有 AI 幫你細化了，輸入簡單的詞，這個工具會幫你優化成適合生成帶有豐富細節的畫面 prompt ，還可以多次調整，你能得到不同的提示詞，直到你滿意為止！
?? 為什么它值得你收藏？? ? 全能型創作工廠 - Logo/品牌設計?：輸入關鍵詞，秒出30+商業級方案（含字體/配色/排版） - 插畫/藝術創作?：國風水墨/賽博朋克/二次元...一鍵切換風格 - 攝影級大片?：生成風景、人像、超現實場景，堪比專業攝影師 - 影視/游戲分鏡?：直接輸出帶光影的動態故事板
? 中文友好，精準拿捏需求 - “古風少女手持油紙傘立于江南煙雨中” → 生成水墨質感插畫 - “賽博朋克城市夜景，霓虹燈管文字‘未來已來’” → 輸出電影級海報 - 內置中文提示詞庫，拒絕“直譯翻車”，精準傳遞創意腦洞
? 頂級模型加持，畫質炸裂 - 基于MidJourney的藝術表現力 + Stable Diffusion的細節掌控力 - 支持1024px超高清輸出，導出即用無需二次修圖
? 小白友好，0基礎也能玩轉AI藝術 - 智能提示詞生成器：輸入“科幻飛船”，自動擴展為“未來主義銀色飛船在隕石帶飛行，帶機械觸角和粒子尾跡” - 多語言混搭：中英雙語輸入，生成融合東西方美學的作品
Techcrunch整理了一份AI行業最常見到的技術詞語詞典，搞懂這些，或許能幫初學者們輕松邁入AI世界的大門。
- AGI 通用人工智能 通用人工智能（AGI）是一個有些模糊的概念，通常指在多數任務上比普通人更強大的AI。OpenAI將其定義為“在最具經濟價值的工作上超越人類的高度自主系統”。谷歌DeepMind則認為AGI是“在大多數認知任務上至少與人類能力相當的AI”。
- Chain of Thought 思維鏈 思維鏈推理意味著讓AI像人一樣一步步思考，把一個大問題拆解成多個小步驟。雖然慢一點，但在邏輯推理或編程這種需要嚴謹思考的場景里，答案會更準確。現在的大語言模型經過優化，在處理復雜問題時，就是靠這種“思維鏈”來提高準確性。
- Deep learning 深度學習 AI能自我優化學習的關鍵技術。它模仿人腦神經元連接方式，搭建多層人工神經網絡，使AI算法能夠建立比簡單機器學習系統更復雜的關聯關系。 深度學習模型能自己識別數據里的重要特征，而無需人類預先定義，還能從錯誤中學習，不斷改進。
- Diffusion 擴散模型 擴散技術是眾多藝術、音樂和文本生成AI模型的核心。受物理學啟發，先“故意”一步步往數據里加噪聲，直到數據面目全非。然后，AI學習如何“逆向擴散”，把這些被破壞的數據還原回來，從而獲得從噪聲中“創造”出全新數據的能力。
- Distillation 知識蒸餾 一種“師父帶徒弟”的學習方法。讓一個大型（“老師”）AI模型處理問題，然后把它的答案用來訓練一個更小、更高效的（“學生”）模型，讓學生模型學會老師的行為。這樣就能用更小的模型，實現接近大型模型的性能。
- Fine-tuning 微調 微調是指對已訓練的AI模型進行進一步訓練，通過輸入新的專業化數據，優化其在特定任務或領域的性能表現，使其超越原始訓練的重點范圍。很多AI公司都在用這個技術，把大型語言模型“微調”成適合自己行業的產品，提升實用性。
- GAN 生成對抗網絡 讓AI能“以假亂真”的關鍵技術。它由兩個互相競爭的神經網絡組成：生成器負責創造數據，判別器負責鑒別真偽。就像一場“貓捉老鼠”的游戲，兩者不斷對抗，讓AI能自動生成極其逼真的數據，無需人工干預。GAN適合用于生成圖片或視頻。
- Hallucination 幻覺 “幻覺”是AI行業對模型虛構內容的專業術語，特指AI生成錯誤信息的行為。這顯然是影響AI質量的核心問題。
- Neural Network 神經網絡 神經網絡是指支撐深度學習的多層算法結構，是推動生成式AI工具全面爆發的技術基礎。盡管這個概念由來已久，GPU的崛起也讓這個概念迎來了爆發。GPU被證明非常適合訓練具有更多層次的算法，使得基于神經網絡的AI系統在語音識別、自動駕駛導航和藥物研發等多個領域實現了遠超以往的性能表現。
- Transfer Learning 遷移學習 把一個已經訓練好的AI模型拿來當起點，開發一個針對不同但相關的任務的新模型。這樣可以節省大量開發時間，尤其是在新任務數據量不多的時候非常有用。但要注意，模型可能還需要在新領域的數據上進行額外訓練才能表現最佳。
- Weights 權重 權重是AI訓練的核心要素，它決定了在訓練系統所用數據中，不同特征（或輸入變量）的重要程度，直接影響AI模型的最終輸出。訓練開始時權重是隨機的，但隨著學習的深入，它們會不斷調整，讓AI的預測越來越準。
這份詞典由Techcrunch定期維護，有需要的朋友可以收藏：https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/
ps：轉自量子位
在網頁設計與開發的世界里，色彩搭配起著至關重要的作用。找到一套完美的顏色方案，既能體現獨特的設計風格，又能與品牌形象完美契合，這對設計師和開發者來說無疑是一種挑戰。 而今天我要給大家介紹一款超實用的工具：uicolors.app，它是專為 Tailwind CSS 設計的顏色生成神器，將徹底改變你創建顏色方案的方式！
核心功能亮點 ?? 1. 智能色階生成，代碼秒級輸出 - 輸入即所得：輸入 HEX/RGB 顏色或敲擊空格隨機取色，立即生成 Tailwind 官方規范的 50-900（或 50-950）漸變色階，自動優化明暗對比，告別手動計算。 - 代碼直通車：一鍵復制 tailwind.config.js 配置代碼，無縫嵌入項目，開發效率翻倍。
?? 2. 真實場景預覽，所見即所得 - UI 組件動態演示：生成的色階直接應用在按鈕、卡片、導航欄等組件中，實時查看配色在真實界面中的表現，避免“代碼完美，效果翻車”。 - 深色模式適配：自動生成深色版本色階，一鍵切換預覽，輕松滿足多主題需求。
?? 3. 高級功能加持，專業設計無憂 - 無障礙友好：內置 WCAG 對比度檢測，標記可讀性不足的組件，確保配色符合無障礙標準。 - 云端調色板庫：登錄即可保存/復用配色方案，支持團隊協作共享，打造統一的設計語言。
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免費福利與付費方案并行 - 免費福利 ：自全面開放注冊日起，海外所有用戶每日均可免費使用一項任務，系統將提供 300 個積分支持。同時，平臺還為所有用戶發放一次性 1000 積分獎勵，用于體驗更多服務功能。不過需要注意的是，免費任務積分僅當日有效，不支持結轉。
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現在，一個能終結所有文件格式煩惱的神器來了！這就是你必收藏的Alltoall.net
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近日，Figma在Config 2025發布了史上最炸的4大AI工具，一個比一個猛，徹底改變設計、開發、協作全流程！
第一個是Figma Sites，這不是普通建站工具，而是AI驅動的神級神器。設計稿可以一鍵上線網站，一鍵添加不同的設備布局，還能通過一鍵生成動畫，各種動畫效果直接顯示在網頁內。CMS內容系統也即將上線，現在處于測試階段。
第二個是Figma Make。不會寫代碼？沒關系！Figma Make配合Claude 3.7模型，只要你說一句話，它就能生成可運行的App原型，比如音樂播放器。而且還能手動微調、改顏色、調布局，未來還支持接入第三方系統，真正打通從設計到開發的最后一步。
第三個是Figma Buzz。設計師設定好品牌模板，運營可以批量出圖，不管是社媒內容、廣告Banner、還是電商海報，都能快速搞定。AI還能根據你的文本提示生成圖像，甚至能從表格里讀取數據，一次生成成千上萬張圖！
第四個是Figma Draw。Illustrator太重太復雜？Figma Draw是Figma內置的矢量插畫工具，畫筆、紋理、路徑編輯通通都有，適合畫Logo、做視覺、搞插畫，輕量又順手，完全不需要切換軟件。
這一次，Figma不止是做設計強，連開發、上線、營銷全都包了！一站式搞定，再也不用來回切換十幾個軟件了。更多詳細介紹，大家可以訪問Figma AI 官網查看：https://www.figma.com/ai/
幸好Figma當初沒被Adobe收購，不然我們哪有今天這些炸裂的新功能！
figma這次發布的4個AI工具，你最想用哪一個？評論區告訴我吧！
Mobbin（https://mobbin.com） 是一款專注于 移動端與網頁界面設計靈感庫 的專業工具，被譽為 “設計師的競品調研外掛”。它通過海量真實案例、精細化篩選和交互流程拆解，幫助用戶快速獲取靈感、優化設計決策，尤其適合 UI/UX設計師、產品經理及B端設計團隊使用。
核心功能與優勢 1、全球頭部應用的真實界面庫 收錄 LinkedIn、Shopify、Klarna 等1500+知名應用的 40萬+高保真界面截圖，覆蓋 金融、電商、社交、教育等200+行業。用戶可按 功能模塊（如登錄頁、支付流程、訂閱彈窗） 或 交互場景（如用戶注冊、商品詳情頁） 精準篩選案例，無需注冊即可“白嫖”大廠設計邏輯。
2、用戶流程動態拆解 提供 完整用戶路徑的交互原型（如購物車流程、表單填寫），支持 視頻模式逐幀分析 和 交互熱點標注。設計師可直觀學習頭部產品的跳轉邏輯、動效設計及異常狀態處理，避免“拍腦袋”設計。
3、Figma無縫銜接 集成 Figma插件，用戶可直接將案例界面 一鍵復制到設計稿 中復用，支持圖層結構解析和組件提取，大幅縮短競品復刻時間。
4、靈感管理與團隊協作 支持 個人收藏庫搭建、案例標注注釋及團隊共享，設計師可建立垂直行業（如醫療、SaaS）的靈感池，形成內部設計知識庫。
