2025年12月21日星期日

建议收藏!全网最强 AI 资源包:GPT-5。2、Claude 4。5、科研绘图神器,通通国内直连!

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在这个 AI 迭代以"小时"计的时代,掌握了工具就等同于掌握了生产力。今天,我们为您整理了一份地表最强 AI 福利帖,涵盖了大模型、内容创作、办公辅助及科研神器。

重点是:国内直接访问,部分完全免费!


📊 核心 AI 工具一览表

领域
工具名称
核心亮点
推荐指数
顶级模型Claude Opus 4.5工程任务得分超越全人类
⭐⭐⭐⭐⭐
顶级模型GPT-5.2满分数学解析
,国内免费体验
⭐⭐⭐⭐⭐
内容创作NanoBanana Pro无限画布
,小红书图文一站式生成
⭐⭐⭐⭐⭐
办公提效banana-slides开源 PPT 神器
,让幻灯片有灵魂
⭐⭐⭐⭐
学术科研DeepResearch免费科研搜索
,顶刊级绘图提示词
⭐⭐⭐⭐⭐

一、 巅峰模型:性能天花板,国内直连!

无需复杂操作,这几款处于 AI 金字塔顶端的模型,现在均可直接体验

  1. Claude Opus 4.5 国内直接使用

  2. GPT-5.2 正式上线:最强智能体

  3. Grok 4.1 突发发布:情商拉满

  4. 谷歌 Gemini 3 Pro 来了!


二、 内容创作:Nano Banana 系列,灵感不设限

针对小红书博主、设计师、自媒体人,这一系列工具堪称"效率黑科技":


三、 办公与科研:效率提速,告别加班

  1. banana-slides:让 PPT 制作有"灵魂"

  2. 免费 DeepResearch 网站:科研极简主义

  3. 科研绘图提示词生成示例网站

  4. 开发者福利:Claude Code+Cursor 实战案例


📌 快捷导航(建议置顶)

为了方便大家快速切换工具,我把以上所有 AI 神器的访问地址都汇总到了这个导航页

👉 https://link3.cc/maynorai


💡 编后语:AI 的进化速度远超想象,与其担心被替代,不如先人一步掌握这些顶级工具。如果你觉得这篇分享对你有帮助,请点个"在看"或转发给身边的朋友,这对我非常重要!

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Gemini封号自救指南:99%成功率的申诉模板(附完整话术)

一起来,走进ai新时代。

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港科大&快手等提出UnityVideo,单一框架实现文字转视频、可控生成、模态估计等多任务SOTA,代码模型已开源。

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由香港科技大学、香港中文大学、清华大学、快手科技 Kling 团队提出的UnityVideo是一个统一的通用框架,用于多任务多模态视频理解,它能够:

  • 文字转视频:根据文字描述创建高质量视频
  • 可控生成:利用多种模式对视频生成进行精细控制
  • 模态估计:从视频中估计深度、法线和其他模态
  • 零样本泛化:无需额外训练即可对新物体和风格进行强泛化 该统一架构在多个视频生成基准测试中实现了最先进的性能,同时保持了效率和可扩展性。

UnityVideo框架总结

  • ✅统一框架:单一模型处理多种视频理解任务
  • ✅多模态支持:无缝处理文本、图像和视频输入
  • ✅具有世界意识的一代:增强了对物理的理解和一致性
  • ✅灵活控制:支持各种控制信号(深度、边缘、姿态等)
  • ✅高品质:一流的视觉质量和时间一致性
  • ✅高效训练:联合多任务学习提高了数据效率

相关链接

  • 论文: https://arxiv.org/abs/2512.07831
  • 项目: https://jackailab.github.io/Projects/UnityVideo
  • 代码: https://github.com/dvlab-research/UnityVideo
  • 模型: https://huggingface.co/JackAILab/UnityVideo

介绍

图片近期视频生成模型展现出令人印象深刻的合成能力,但仍受限于单模态 条件,从而限制了它们对世界的整体理解。这源于跨模态交互不足以及模态多样性有限,无法全面表示世界知识。

为了解决这些限制,论文提出了 UnityVideo,一个用于世界感知视频生成的统一框架,它能够联合学习多种模态(分割掩码、人体骨骼、DensePose、光流和深度图)和训练范式。该方法包含两个核心组件:(1) 动态噪声,用于统一异构训练范式;(2) 模态切换器,带有上下文学习器,能够通过模块化参数和上下文

学习实现统一处理。论文贡献了一个包含 130 万个样本的大规模统一数据集。通过联合优化,UnityVideo 加速了收敛,并显著增强了对未见过数据的零样本泛化能力。证明了 UnityVideo 能够实现卓越的视频质量、一致性和与物理世界约束的更佳对齐。

方法概述

图片UnityVideo采用了一种统一的多模态多任务学习框架,该框架包括:

  • 多模态编码器:可处理多种输入模态(文本、图像、视频)
  • 统一Transformer主干:跨任务共享表征学习
  • 任务专用解码器:用于不同生成和估计任务的专用解码器
  • 联合训练策略:同时优化所有任务 这种架构能够实现知识共享,并提高不同视频理解任务的泛化能力。

结果

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图片上下文学习器将分割结果推广到未见过的对象,而统一训练则增强了对RGB视频的深度和语义理解。

结论

UnityVideo是一个统一的框架,它在单个扩散变换器中对多种视觉模态和任务进行建模。通过利用模态自适应学习,UnityVideo 实现了 RGB 视频和辅助模态(深度、光流、分割、骨架和 DensePose)之间的双向学习,从而在两种任务之间实现了相互增强。实验表明,UnityVideo 在各种基准测试中均取得了最先进的性能,并且对未见过的模态组合具有很强的零样本泛化能力。为了支持这项研究,论文贡献了 OpenUni,一个包含 130 万个同步样本的大型多模态数据集,以及 UniBench,一个带有真实标注的高质量评估基准。UnityVideo 为统一的多模态建模铺平了道路,是迈向下一代世界模型的重要一步。

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