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知名 AI 图像模型评测平台 DesignArena 近日悄悄开始测试两款此前从未曝光的隐形图像生成模型，代号分别为 「Summerset」 和 「Winterfall」。早期评测显示，这两款模型在对比评测中表现相当亮眼。
当被要求自我识别时：
而经过进一步测试，发现根据 Google 的 SynthID 浮水印检测工具，两款模型 生成的图像都包含 Gemini 浮水印。这暗示它们可能来自同一实验室，尽管它们自称的身份不同。
这代表「Winterfall」 可能是 「Nano-Banana-2-Flash」
当前 AI 图像生成技术需求旺盛，但行业陷入 “两难困境”：闭源大模型性能强劲但无法自行部署或二次定制开发，开源方案普遍存在轻量化与模型性能难以兼顾、面向商用专项能力不足的痛点，制约商业创作与技术普惠。为此，美团 LongCat 团队正式发布并开源 LongCat-Image 模型，通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程，以6B参数规模，成功在文生图和图像编辑的核心能力维度上逼近更大尺寸模型效果，为开发者社区与产业界提供了 “高性能、低门槛、全开放” 的全新选择。
LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的架构设计，并结合渐进式学习策略，在仅 6B 的紧凑参数规模下，实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同提升。尤其在单图编辑的可控性和文字生成的汉字覆盖度方面独具优势。
LongCat-Image 在图像编辑领域的多个重要基准测试中（如GEdit-Bench、ImgEdit-Bench）均达到开源SOTA水平，实现性能突破的背后在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。为有效继承文生图模型的知识和美感，同时避免文生图后训练阶段收窄的状态空间对编辑指令多样性的限制，基于文生图Mid-training阶段模型进行初始化，并采用指令编辑与文生图多任务联合学习机制，深化对复杂多样化指令的理解。此外通过预训练阶段的多源数据及指令改写策略，以及SFT阶段引入人工精标数据，最终实现了指令遵循精准度、泛化性和编辑前后视觉一致性的共同提升。
针对中文文本渲染这一行业痛点，LongCat-Image 通过课程学习策略来提升字符覆盖度和渲染精准度：预训练阶段基于千万量级合成数据学习字形，覆盖通用规范汉字表的8105个汉字；SFT 阶段引入真实世界文本图像数据，提升在字体、排版布局上的泛化能力；RL 阶段融入 OCR 与美学双奖励模型，进一步提升文本准确性与背景融合自然度。此外通过对 prompt 中指定渲染的文本采用字符级编码，大幅降低模型记忆负担，实现文字生成学习效率的跨越式提升。通过该项能力加持，有效支持海报设计、商业广告作图场景中复杂笔画结构汉字的渲染，以及古诗词插图、对联、门店招牌、文字Logo等设计场景的生僻字渲染。
此外，LongCat-Image通过系统性的数据筛选与对抗训练框架，实现了出图纹理细节和真实感的提升。预训练和中期训练阶段严格过滤AIGC数据，避免陷入“塑料感”纹理的局部最优；在SFT阶段，所有数据均经过人工精筛来对齐大众审美；在RL阶段，创新性地引入AIGC内容检测器作为奖励模型，利用其对抗信号逆向引导模型学习真实世界的物理纹理、光影和质感。
全面的客观基准测试充分验证了 LongCat-Image 的核心竞争力：图像编辑任务中，ImgEdit-Bench（4.50分）、 GEdit-Bench 中英文得分（7.60⁄7.64分）分别达到开源SOTA水平，且逼近头部闭源模型水平；文字渲染方面，ChineseWord 评测以 90.7 分的成绩大幅领先所有参评模型，实现常用字、生僻字的全量精准覆盖；文生图任务上，GenEval 0.87 分、DPG-Bench 86.8 分的表现，使其在生图基础能力上相比头部开源与闭源模型依然具备强竞争力。
在衡量模型的通用能力时，我们始终将用户的真实体验放在首位。为此，我们采用业界公认的主观评价方法，对LongCat-Image在“文生图”与“图像编辑”两大核心场景下的表现进行了系统评估。
在文生图方面采用大规模的人工主观评分（MOS）方法，核心覆盖 文本-图像对齐、视觉合理度、视觉真实度、美学质量4个维度，LongCat-Image 的真实度相比主流开闭源模型表现出色，同时在文本-图像对齐与合理度上也达到开源SOTA水平。在图像编辑方面采用严格的并列对比评估（Side-by-Side, SBS）方法，聚焦于综合编辑质量、视觉一致性这两个用户体验的维度，评测结果表明，LongCat-Image 虽然与 Nano Banana、Seedream 4.0 等商业模型存在一定差距，但显著超越了其他开源方案。
为了构建一个更透明、开放、协作的开源生态系统，我们全面开源文生图的多阶段模型（Mid-training、Post-training）和图像编辑模型，旨在无缝支持从前沿研究到商业应用的全流程。我们坚信，真正的技术进步源于社区的集体智慧。诚邀广大开发者体验模型、参与共建，让我们共同基于这个高效能模型，探索视觉生成的更多可能。
🔗 资源链接：
| Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Image
| GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
继文生图功能上线后，「LongCat APP」全新升级图生图能力！上传任意素材（风景照、自拍照、草稿线稿均可），模型将精准捕捉核心元素，按需求生成全新图像。同步上线 24 个零门槛图片玩法模板，涵盖海报设计、人像精修、场景改造等多重场景，点击 “AI 创作” 直接套用，彻底告别 “提示词焦虑”，小白也能快速产出专业级作品。
进入https://longcat.ai/点击「图片生成」，可上传参考图、自由调整比例、选择心仪风格，无需复杂配置即可快速获得高质量生成结果。无论是商业设计初稿、社交媒体素材，还是个性化创意创作，都能高效完成。
扫描下方二维码即可体验 Web 端及下载 LongCat APP 安卓版本（iOS 用户可直接在 APP Store 中搜索“LongCat”）
快翻出相册里压箱底的素材，即刻使用 LongCat-Image 解锁图片创作的无限可能～
当前 AI 图像生成技术需求旺盛，但行业陷入 “两难困境”：闭源大模型性能强劲但无法自行部署或二次定制开发，开源方案普遍存在轻量化与模型性能难以兼顾、面向商用专项能力不足的痛点，制约商业创作与技术普惠。为此，美团 LongCat 团队正式发布并开源 LongCat-Image 模型，通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程，以6B参数规模，成功在文生图和图像编辑的核心能力维度上逼近更大尺寸模型效果，为开发者社区与产业界提供了 “高性能、低门槛、全开放” 的全新选择。
LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的架构设计，并结合渐进式学习策略，在仅 6B 的紧凑参数规模下，实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同提升。尤其在单图编辑的可控性和文字生成的汉字覆盖度方面独具优势。
LongCat-Image 在图像编辑领域的多个重要基准测试中（如GEdit-Bench、ImgEdit-Bench）均达到开源SOTA水平，实现性能突破的背后在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。为有效继承文生图模型的知识和美感，同时避免文生图后训练阶段收窄的状态空间对编辑指令多样性的限制，基于文生图Mid-training阶段模型进行初始化，并采用指令编辑与文生图多任务联合学习机制，深化对复杂多样化指令的理解。此外通过预训练阶段的多源数据及指令改写策略，以及SFT阶段引入人工精标数据，最终实现了指令遵循精准度、泛化性和编辑前后视觉一致性的共同提升。
针对中文文本渲染这一行业痛点，LongCat-Image 通过课程学习策略来提升字符覆盖度和渲染精准度：预训练阶段基于千万量级合成数据学习字形，覆盖通用规范汉字表的8105个汉字；SFT 阶段引入真实世界文本图像数据，提升在字体、排版布局上的泛化能力；RL 阶段融入 OCR 与美学双奖励模型，进一步提升文本准确性与背景融合自然度。此外通过对 prompt 中指定渲染的文本采用字符级编码，大幅降低模型记忆负担，实现文字生成学习效率的跨越式提升。通过该项能力加持，有效支持海报设计、商业广告作图场景中复杂笔画结构汉字的渲染，以及古诗词插图、对联、门店招牌、文字Logo等设计场景的生僻字渲染。
此外，LongCat-Image通过系统性的数据筛选与对抗训练框架，实现了出图纹理细节和真实感的提升。预训练和中期训练阶段严格过滤AIGC数据，避免陷入“塑料感”纹理的局部最优；在SFT阶段，所有数据均经过人工精筛来对齐大众审美；在RL阶段，创新性地引入AIGC内容检测器作为奖励模型，利用其对抗信号逆向引导模型学习真实世界的物理纹理、光影和质感。
全面的客观基准测试充分验证了 LongCat-Image 的核心竞争力：图像编辑任务中，ImgEdit-Bench（4.50分）、 GEdit-Bench 中英文得分（7.60⁄7.64分）分别达到开源SOTA水平，且逼近头部闭源模型水平；文字渲染方面，ChineseWord 评测以 90.7 分的成绩大幅领先所有参评模型，实现常用字、生僻字的全量精准覆盖；文生图任务上，GenEval 0.87 分、DPG-Bench 86.8 分的表现，使其在生图基础能力上相比头部开源与闭源模型依然具备强竞争力。
在衡量模型的通用能力时，我们始终将用户的真实体验放在首位。为此，我们采用业界公认的主观评价方法，对LongCat-Image在“文生图”与“图像编辑”两大核心场景下的表现进行了系统评估。
在文生图方面采用大规模的人工主观评分（MOS）方法，核心覆盖 文本-图像对齐、视觉合理度、视觉真实度、美学质量4个维度，LongCat-Image 的真实度相比主流开闭源模型表现出色，同时在文本-图像对齐与合理度上也达到开源SOTA水平。在图像编辑方面采用严格的并列对比评估（Side-by-Side, SBS）方法，聚焦于综合编辑质量、视觉一致性这两个用户体验的维度，评测结果表明，LongCat-Image 虽然与 Nano Banana、Seedream 4.0 等商业模型存在一定差距，但显著超越了其他开源方案。
为了构建一个更透明、开放、协作的开源生态系统，我们全面开源文生图的多阶段模型（Mid-training、Post-training）和图像编辑模型，旨在无缝支持从前沿研究到商业应用的全流程。我们坚信，真正的技术进步源于社区的集体智慧。诚邀广大开发者体验模型、参与共建，让我们共同基于这个高效能模型，探索视觉生成的更多可能。
🔗 资源链接：
| Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Image
| GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
继文生图功能上线后，「LongCat APP」全新升级图生图能力！上传任意素材（风景照、自拍照、草稿线稿均可），模型将精准捕捉核心元素，按需求生成全新图像。同步上线 24 个零门槛图片玩法模板，涵盖海报设计、人像精修、场景改造等多重场景，点击 “AI 创作” 直接套用，彻底告别 “提示词焦虑”，小白也能快速产出专业级作品。
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这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。
本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。
武汉首座电梯升降桥最近建成开放。因为上游有船厂，所以大桥有四根巨大的电梯柱，用来升起桥面，让船通过。（via）
大家大概想不到，美国互联网的热点，现在不是 AI 网站，而是一种全新的网站，叫做"预测市场"（prediction market）。
这类网站像雨后春笋一样，每天都在冒出来。最有名的预测市场，目前是 PolyMarket。
预测市场的用途，就是预测各种各样的事情。以 PolyMarket 为例，首页顶部就是各种预测的分类。
热门事件、突发事件、最新预测、政治、体育......
只要是你能想到的事情，它都提供预测。
以上周末为例，首页热门预测如下（上图）。
- 《时代》杂志的年度人物是谁？
- 《时代》杂志年度人物名单会泄露吗？
- 美联储一月份的决定是什么？
- OpenAI 下一次的大模型发布是哪一天？
你随便选一个，点进去就能看到，各种情况的概率。
上图预测的是，2025年12月5日至12日期间，马斯克会发多少条推文。
可以看到，概率最高的情况是440条～450条，概率33%，概率最低的情况是400条～419条，概率1%。
正是因为对于几乎任何问题，它都有实时的详细预测，美国人现在已经不怎么看民调了，改成看这种预测网站了。因为民调的抽样方法和样本大小，总是有局限的，反而是预测网站更反映市场的真实看法。
你可能会问，这些预测结果怎么产生？如何确保准确？
答案很简单，结果来自于用户的下注。
你看好哪一种情况，就可以对它下注。看好的人多，这种情况对应的概率就会上升，反之下降。
实质上，它的每一个预测都是一支股票，股价就是它的概率，1%的概率就是股价0.01元，100%的概率就是股价1元。
举例来说，某种情况的当前概率是2%，那么相当于0.02元。你看好这种情况，假定就花了100元买入。
结果，正如你的预测，它变成了现实，概率上升为100%，价格就变成了1元，相比你的买入价，整整上涨了50倍。于是，你投入的100元就变成了5000元。
反之，你预测错了，这个结果没有实现，概率变为0%，也就是0元，你投入的100元将一分都收不回来。
最近，美国的一条热门新闻就是，一个男子在 PolyMarket 上，对一个2%的小概率事件投入3000美元。结果，预测准确，他收回了12.5万美元。
为了方便世界各地的人参与，也是为了保证匿名，这种预测网站都采用稳定币交易。
所以，它的本质就是一个巨大的彩票市场，允许用户买卖自己最感兴趣、最熟悉的事件，这是它快速流行起来的根本原因。参与的人多了以后，反过来提高了预测的准确性。
我觉得，它的前景不可限量，一定会火爆的井喷式发展，传统彩票可能会被它彻底淘汰。
它把任何不确定的事情，都变成了彩票，实时量化了每一种可能性的概率，并且提供了金钱翻倍的途径。这一方面很有参考价值，可以用来判断未来情况，另一方面也非常有娱乐性和刺激性。
上个月，谷歌发布了新一代图像编辑模型 Nano Banana Pro（其实就是 Gemini 3 Pro 的图像分支）。
有一个功能引起了轰动：无论多么枯燥的文字，都能变成有趣的图片，从"读文"变成"读图"。
我当时就想，国产模型一定会马上跟进。
果然，昨天打开秘塔 AI，就看到他们发了这个功能，完全对标 Nano Banana Pro 以及 NotebookLM，而且还加入了自己的特色----讲解。
你点击"上传文件"（上图），上传各种资料（可以上传多篇），它就会自动创建一个知识库，输出内容的 AI 总结。这时，还会显示一个"给我讲讲"按钮。
上图是我写的一篇 JS 语法点 Promise 的教程，点击"给我讲讲"就会生成图片幻灯片 + 讲解。
大家可以去它们的官网 metaso.cn （手机 App 同名）试试看，这个功能挺好玩的，操作零门槛，关键是它免费（有赠送的积分）。
除了上传文件，你也可以直接搜索某个主题，再点击下方的"生成幻灯片"按钮。这时就会有"图片幻灯片"选项，并有20多种风格可选，还支持自定义。
1、步行环游世界
上个世纪90年代的一天，一个英国青年在酒吧里随口说，他可以从南美洲最南端一路走到英国。他的朋友都不信。
他就跟朋友打赌，他能做到。1998年，他正式从智利最南端开始步行，那一年他29岁。
27年过去了，他已经56岁了，依然在路上。
好消息是，他已经接近行程的尾段，预计将于2026年9月到达终点英国。
下面就是他的路线图，从南美洲最南端到北美洲最北端，再到亚洲和欧洲，最后是英国。
整个行程中，他只能步行或者游泳，不能使用任何交通工具。最难的一段就是北美洲与俄罗斯之间的白令海峡，为了不坐船，他是在冬天从海冰上爬过去的。
这27年中，他也不是每天都在走，有时因为各种原因，会离开一段日子，然后再回来接着走。
他说，依靠个人的力量不可能完成这样的行程，留不开家人的支持、陌生人的友善，以及赞助商的帮助。
至于是什么力量支撑他坚持走了近30年？他说："你需要看看真实的世界，以及生活在其中的人们，这将是你所能接受的最好的教育之一。"
2、六臂机器人
美的公司展示一个六臂机器人，将用于无锡工厂的生产线。
它可以六只手同时执行三项任务。那样的话，一个机器人就相当于三个工人了。
3、手摇洗衣机
一位前戴森公司的工程师，为不发达地区发明了一种手摇洗衣机。
据介绍，这种洗衣机不需要电，只要手摇几分钟，就能洗净5公斤衣物，并且节省一半的水。
如果它真的有效，我有一个建议，就是把手摇改成脚踏车，只要踩5分钟踏板，就能洗一筒衣服。
1、程序员为自己的工具命名时的彻底迷失（英文）
本文批评很多程序员为软件起名时，尽起一些烂七八糟的名字，根本看不出软件的用途，建议软件名称应该跟用途有相关性。
2、解读斯诺登文件（英文）
这篇文章详细分析了2013年斯诺登泄漏的文件，文章第一部分就是分析对北方工业公司的情报收集，美国的监控令人叹为观止。
3、从文本到词元（英文）
一篇科普文章，通俗地介绍搜索引擎如何将查询的文本转换成标准化的词元（token）。
4、大模型构建 HTML 工具的实用方法（英文）
著名程序员 Simon Willison 的长文，总结他使用大模型生成网页应用的经验。
5、GraphQL 蜜月期已结束（英文）
作者认为，GraphQL 解决的问题远比人们想象的小众，而且可以通过其他方式解决，这项技术最终往往弊大于利。
6、git add -p 的解释（英文）
本文介绍 git add -p 命令。它会显示一个互动界面，让用户逐个确认每个文件的变动，是否要加入暂存区。
1、Cosmic
上周，Cosmic 1.0版正式发布了。它是一个全新的 Linux 桌面，美观且功能强大，为用户提供了 Gnome 和 KDE 之外的另一个选择。
2、Keyden
macOS 菜单栏的开源 TOTP 双因素认证器，密钥加密存储在 macOS Keychain。（@tasselx 投稿）
3、WeMD
开源的 Markdown 微信公众号编辑器。（@tenngoxars 投稿）
文本朗读网站，支持多种语言，带有录音功能。（@Keldon-Pro 投稿）
5、shift
一个基于 WebAssembly 的在线代码编辑器，支持直接在网页运行 Python、Lua、Ruby 等语言。（@hubenchang0515 投稿）
6、EasyImg
基于 Nuxt 4 构建的个人图床，丰富的后台配置。（@chaos-zhu 投稿）
Go 语言开发的微信消息推送服务，提供了一个简单的 API 消息推送接口。代码开源，每天10万次推送额度，个人用不完。（@hezhizheng 投稿）
Windows 应用启动器，拼音模糊匹配，基于 Rust + Tauri + Vue.js。（@ghost-him 投稿）
9、MrRSS
跨平台的开源桌面 RSS 阅读器，支持自动翻译、自动总结、新订阅源发现。（@ch3ny4ng 投稿）
10、PVE Touch
为移动设备优化的 Proxmox VE 管理界面，方便通过手机管理虚拟机。（@hanxi 投稿）
1、Disco
谷歌实验室推出的实验性 AI 浏览器，完全跳过网页搜索，目前需要排队等待名额。
2、Flowers
开源的浏览器 AI 助手插件，提供网页翻译、问答、笔记等功能。（@snailfrying 投稿）
开源的代码审计平台，通过智能体实现漏洞挖掘和自动化沙箱 PoC 验证，支持 ollama 私有部署模型，代码可不出内网。（@lintsinghua 投稿）
1、生命的尺寸
这个网站用图形展示各种生命体的大小比较，从 DNA 一直到蓝鲸。
2、写一个你自己的 C 语言编译器（Build Your Own Lisp）
一本面向初学者的免费英文电子书，介绍怎么用 C 语言写编译器，以 Lisp 语言的编译器为例。
一个背景音网站，可以开关不同的音效，并调节它们的音量。
1、13个圆画出动物
一个艺术家使用13个圆，画出各种动物。
猫头鹰
兔子
猴子
1、Claude Opus 4.5 是第一款让我真正担心自己工作会丢掉的大模型
Claude Opus 4.5 真是完全不同于其他模型。还没用过的人根本无法想象未来两三年会发生什么，明年可能就是最终的转折点。
我不知道接下来该如何适应。当然，我可以整天看着 Opus 帮我工作，偶尔出点小问题再干预一下，但再过一段日子连这些都不需要了呢？
编码问题基本上已经解决了，接下来像系统设计、安全之类的问题也会迎刃而解。我估计再过两三个版本，80%的技术人员就基本没用了。当然，公司还需要一些时间来适应，但他们肯定会想方设法尽快摆脱我们。
虽然我很喜欢 AI 这项技术，但一想到这一切最终会走向何方，我就感到难过。
2、为什么学习物理学
（本文摘自理查德·费曼于1963年6月在里约热内卢举行的美洲物理教育会议上发表的演讲。费曼是加州理工学院理论物理学教授。）
我们应该教授物理学，这有五个原因。
（1）物理是一门基础科学，应用于工程学、化学和生物学等各种技术领域。
物理是研究自然界的科学，或者说是认识自然界的科学，它告诉我们事物是如何运作的，以及人类在当前和未来的技术中发明的各种设备是如何工作的。因此，懂物理的人应对本行业出现的技术问题会很有用。
（2）物理教会你如何动手做事情。它教授许多操纵事物的技巧，以及测量和计算技巧，这些技巧的应用范围比特定研究领域要广泛得多。
（3）物理作为一门科学，对许多人来说，是一种极大的乐趣。
科学教育培养出来的科学家，不仅为工业发展和知识发展做出贡献，同时也参与了我们这个时代的伟大冒险，从中获得巨大的乐趣。
即使一个人没有成为一名专业科学家，研究自然也是为了欣赏自然的奇妙和美丽。这种对自然的了解也给人一种稳定和现实的感觉，并驱散了许多恐惧和迷信。
（4）物理教会人们如何认识事物，帮助你质疑很多事情。质疑和自由思想的价值，不仅对科学发展，而且对其他各个领域，都显而易见。
科学教导我们如何认识事物、什么是未知事物、事物被认识到什么程度、如何处理怀疑和不确定性、证据规则是什么、如何思考事物以便做出判断、如何区分真理与欺诈。这些无疑是教授科学，特别是教授物理的重要收获。
（5）在学习科学的过程中，你会学会如何试错，培养发明创造和自由探索的精神，这种精神的价值远远超出了科学本身。
人们会学会问自己："有没有更好的方法 ？"我们必须想出一些新的技巧或方法，以改进这项技术。这种想法是许多思想、发明创造以及各种人类进步的源泉。
1、
为什么我们有两个鼻孔，而不是一个大洞？
因为肺部持续需要空气，两个鼻孔可以交替工作，让鼻子的一侧得到休息。
-- 美国《大众科学》
2、
报社招我去当撰稿人，我以为是去写稿，结果却是以极低的薪水让我编辑 AI 生成的文案草稿，理由是"大部分工作已经完成了"。
这让我深受打击，我曾经觉得自己很有价值，受人重视，对未来充满希望，渴望拥有辉煌的职业生涯，现在却只能修改 AI 生成的文字。
-- 一位自由撰稿人
3、
SaaS 行业将会萎缩，尤其是那些功能简单的 SaaS，因为企业现在可以用 AI 快速生成内部服务。
4、
我发现，中文不喜欢直接说 True，更倾向说 !False。比如，英文说"很好"，中文说"不坏"，英文说"对的"，中文说"没错"，英文说"正常"，中文说"没问题"。
中文更喜欢双重否定"否定词+否定词"，这种表达方式增加了模糊性（含糊其辞）和灵活性（模棱两可），创造了回旋余地，避免了肯定答复导致的态度明确、归类迅速、立场鲜明。
你可能是一个 NPC（#331）
新基建的政策选择（#281）
互联网公司需要多少员工？（#231）
移动支付应该怎么设计？（#181）
（完）