效率再进化！Grok TaskPro 重磅上线"Chat 追问"功能：让任务处理更透彻在处理复杂任务或深度阅读时，最怕遇到"半懂不懂"的尴尬。

效率再进化！Grok TaskPro 重磅上线"Chat 追问"功能：让任务处理更透彻

在处理复杂任务或深度阅读时，最怕遇到"半懂不懂"的尴尬。为了彻底打破信息差，Grok TaskPro 近日上线了重磅功能——"Chat 追问"。

使用网址：https://trygrokai.asia/zh/my-works

如果你对某项任务的背景、逻辑或执行细节存有疑问，不再需要自己苦思冥想，直接与 AI 开启对话，让它为你深度复盘。

💡 核心亮点：打破"任务盲区"

传统的任务工具往往只给结果，而 Grok TaskPro 的"Chat 追问" 赋予了用户二次挖掘的能力。通过该功能，你可以针对当前内容进行多维度、深层次的互动。

你可以这样问 AI：

深度解读： "能详细解释一下这篇文章的核心观点吗？"
落地实操： "这个内容在我的实际业务中有哪些应用场景？"
知识拓宽： "有什么相关的延伸阅读推荐吗？"

🚀 功能对比：为什么你需要"追问"？

维度	传统任务处理	Grok TaskPro Chat 追问
理解深度	仅限于表面文字，理解不透彻	支持深度拆解，直达核心底层逻辑
实操指导	缺乏针对性方案，落地难	根据上下文提供具体的应用场景建议
知识获取	信息孤岛，阅读即结束	智能推荐延伸阅读，构建完整知识库
互动体验	单向输出，枯燥乏味	双向互动，像专家一样陪你思考

🛠 使用场景展示

无论是分析复杂的市场报告，还是梳理技术方案，"Chat 追问" 都能成为你的"第二大脑"。

快速划重点： 当面对长篇大论时，直接要求 AI 总结核心。
挖掘潜在价值： 询问该技术或观点如何应用在你的特定项目中。
消除知识盲点： 对不理解的专业术语实时提问，秒出解释。

总结：

Grok TaskPro 的新功能不仅仅是一个对话框，它是一次从"执行任务"到"理解任务"的质变。现在就打开你的 TaskPro，体验这种"随问随答"的深度学习快感吧！

快来试试：https://trygrokai.asia/zh/my-works

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在人工智能飞速发展的当下，多模态生成与编辑领域成绩斐然，统一生成与编辑模型凭借文本指令就能生成精彩内容，展现出强大性能。然而，语言在精准定位编辑区域、捕捉视觉细节方面存在天然短板，难以满足创作者日益精细的需求。在此背景下，港中文与字节联合推出的 DreamOmni3 惊艳亮相。它创新性地解锁"涂鸦 + 图文"联合输入模式，直面数据创建与框架设计难题，为多模态生成与编辑带来了全新思路，有望开启这一领域更为精彩的篇章。

unsetunset相关链接unsetunset

论文：https://arxiv.org/pdf/2512.22525
项目：https://github.com/dvlab-research/DreamOmni3（coming soon...）

unsetunset介绍unsetunset

近期，统一生成与编辑模型凭借文本指令展现出卓越性能，但语言难以精准定位编辑区域与捕捉视觉细节。为此，研究提出涂鸦式编辑与生成任务，借助图形用户界面融合文本、图像与自由涂鸦，实现更灵活创作，并推出 DreamOmni3 应对数据创建与框架设计两大挑战。其数据合成管道涵盖涂鸦编辑与生成，定义多项细分任务，基于 DreamOmni2 数据集构建训练数据。框架设计上，摒弃易受多涂鸦、图像与指令影响的二元掩码，采用联合输入方案，将原始与涂鸦图像输入模型，通过颜色区分区域、统一编码定位，实现精准编辑。实验表明 DreamOmni3 表现出色，模型与代码将开源。

unsetunset方法概述unsetunset

DreamOmni3训练数据构建及框架概述。DreamOmni3训练数据构建及框架概述：

(a) 论文创建基于涂鸦的编辑训练数据。对于涂鸦和多模态指令式编辑，使用Referseg定位编辑对象，并将相应的涂鸦粘贴到源图像和参考图像上，从而创建训练对。对于涂鸦和指令式编辑，省略参考图像。对于涂鸦式编辑，我们使用专用模型将编辑对象转换为抽象草图，并将其粘贴回源图像。对于图像融合，从参考图像中裁剪对象，并将其粘贴到源图像的相应位置，从而构建训练对。
(b) 基于涂鸦的生成训练数据创建方式与编辑类似，只是源图像被替换为空白画布。
(c) DreamOmni3基于DreamOmni2的框架，引入了涂鸦输入的联合输入方案。还对源图像和涂鸦图像应用了相同的编码方案，从而确保更好的像素对齐，并与之前的图像和语言指令编辑完全兼容。

unsetunset实验结果unsetunset

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2026年1月13日星期二