复旦大学 120 周年校庆主题标识近期正式亮相。该标识诞生于专家遴选、师生校友网络投票及综合评审等环节的严谨打磨，以复旦校色红蓝为基调，衍生出双色版本。
标识以篆书 “复旦” 为核心，与校徽一脉相承，尽显文化传承之重。其巧妙融入 “百廿”“日月” 元素，篆书 “复旦” 古朴典雅，整体又似联通网络，寓意复旦历经 120 年风雨，在坚守传统根基的同时，积极拥抱现代文明，向着建设世界顶尖大学目标再度启航。
“日月” 意象取自《卿云歌》，承载复旦 120 年奋斗不止的精神；“百廿” 元素将 “复” 字上下部分匠心设计为 “百廿”，突出复旦从教育救国到教育强国的使命担当。标识在设计上既兼顾传统文化韵味，又展现复旦现代活力，为校庆增添喜庆氛围，也成为复旦发展征程的重要印记。
大家喜欢这样的设计吗？
太贴心了，连描述词都有 AI 帮你细化了，输入简单的词，这个工具会帮你优化成适合生成带有丰富细节的画面 prompt ，还可以多次调整，你能得到不同的提示词，直到你满意为止！
🔥 为什么它值得你收藏？ ✅ 全能型创作工厂 - Logo/品牌设计：输入关键词，秒出30+商业级方案（含字体/配色/排版） - 插画/艺术创作：国风水墨/赛博朋克/二次元...一键切换风格 - 摄影级大片：生成风景、人像、超现实场景，堪比专业摄影师 - 影视/游戏分镜：直接输出带光影的动态故事板
✅ 中文友好，精准拿捏需求 - “古风少女手持油纸伞立于江南烟雨中” → 生成水墨质感插画 - “赛博朋克城市夜景，霓虹灯管文字‘未来已来’” → 输出电影级海报 - 内置中文提示词库，拒绝“直译翻车”，精准传递创意脑洞
✅ 顶级模型加持，画质炸裂 - 基于MidJourney的艺术表现力 + Stable Diffusion的细节掌控力 - 支持1024px超高清输出，导出即用无需二次修图
✅ 小白友好，0基础也能玩转AI艺术 - 智能提示词生成器：输入“科幻飞船”，自动扩展为“未来主义银色飞船在陨石带飞行，带机械触角和粒子尾迹” - 多语言混搭：中英双语输入，生成融合东西方美学的作品
深度求索（DeepSeek）正式推出新一代开源大模型DeepSeek-R1-0528，该模型已在HuggingFace平台开源并更新技术文档。官方宣称，其数学推理、编程能力等核心指标已逼近GPT-4o、Gemini 2.5 Pro等国际领先模型。
关键性能突破 据模型卡信息显示，R1-0528在AIME等高难度数学测试中得分显著提升，逻辑推理能力实现突破性优化。同时，新增JSON结构化输出与函数调用功能，可直接对接自动化系统与前后端开发，大幅降低工程化部署门槛。在文本生成方面，新模型幻觉率降低约40%，议论文、小说等创作类任务的自然度接近人类水平。
轻量化部署方案 技术团队首次将R1-0528的"思维链"能力蒸馏至Qwen3-8B模型，使其推理性能超越原版Qwen3-8B，逼近参数规模大30倍的Qwen3-235B版本，为移动端、边缘计算等轻量化场景提供新选择。实测数据显示，该模型在Web前端开发任务中的代码生成效率提升26%。
开发者生态布局 目前该模型权重已在HuggingFace开放下载，官方同步释出适配文档与API接入指南。业内人士预测，未来两周内将有大量企业宣布接入该模型。
体验入口：chat.deepseek.com API文档：api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model 模型权重：huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
Techcrunch整理了一份AI行业最常见到的技术词语词典，搞懂这些，或许能帮初学者们轻松迈入AI世界的大门。
- AGI 通用人工智能 通用人工智能（AGI）是一个有些模糊的概念，通常指在多数任务上比普通人更强大的AI。OpenAI将其定义为“在最具经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。谷歌DeepMind则认为AGI是“在大多数认知任务上至少与人类能力相当的AI”。
- Chain of Thought 思维链 思维链推理意味着让AI像人一样一步步思考，把一个大问题拆解成多个小步骤。虽然慢一点，但在逻辑推理或编程这种需要严谨思考的场景里，答案会更准确。现在的大语言模型经过优化，在处理复杂问题时，就是靠这种“思维链”来提高准确性。
- Deep learning 深度学习 AI能自我优化学习的关键技术。它模仿人脑神经元连接方式，搭建多层人工神经网络，使AI算法能够建立比简单机器学习系统更复杂的关联关系。 深度学习模型能自己识别数据里的重要特征，而无需人类预先定义，还能从错误中学习，不断改进。
- Diffusion 扩散模型 扩散技术是众多艺术、音乐和文本生成AI模型的核心。受物理学启发，先“故意”一步步往数据里加噪声，直到数据面目全非。然后，AI学习如何“逆向扩散”，把这些被破坏的数据还原回来，从而获得从噪声中“创造”出全新数据的能力。
- Distillation 知识蒸馏 一种“师父带徒弟”的学习方法。让一个大型（“老师”）AI模型处理问题，然后把它的答案用来训练一个更小、更高效的（“学生”）模型，让学生模型学会老师的行为。这样就能用更小的模型，实现接近大型模型的性能。
- Fine-tuning 微调 微调是指对已训练的AI模型进行进一步训练，通过输入新的专业化数据，优化其在特定任务或领域的性能表现，使其超越原始训练的重点范围。很多AI公司都在用这个技术，把大型语言模型“微调”成适合自己行业的产品，提升实用性。
- GAN 生成对抗网络 让AI能“以假乱真”的关键技术。它由两个互相竞争的神经网络组成：生成器负责创造数据，判别器负责鉴别真伪。就像一场“猫捉老鼠”的游戏，两者不断对抗，让AI能自动生成极其逼真的数据，无需人工干预。GAN适合用于生成图片或视频。
- Hallucination 幻觉 “幻觉”是AI行业对模型虚构内容的专业术语，特指AI生成错误信息的行为。这显然是影响AI质量的核心问题。
- Neural Network 神经网络 神经网络是指支撑深度学习的多层算法结构，是推动生成式AI工具全面爆发的技术基础。尽管这个概念由来已久，GPU的崛起也让这个概念迎来了爆发。GPU被证明非常适合训练具有更多层次的算法，使得基于神经网络的AI系统在语音识别、自动驾驶导航和药物研发等多个领域实现了远超以往的性能表现。
- Transfer Learning 迁移学习 把一个已经训练好的AI模型拿来当起点，开发一个针对不同但相关的任务的新模型。这样可以节省大量开发时间，尤其是在新任务数据量不多的时候非常有用。但要注意，模型可能还需要在新领域的数据上进行额外训练才能表现最佳。
- Weights 权重 权重是AI训练的核心要素，它决定了在训练系统所用数据中，不同特征（或输入变量）的重要程度，直接影响AI模型的最终输出。训练开始时权重是随机的，但随着学习的深入，它们会不断调整，让AI的预测越来越准。
这份词典由Techcrunch定期维护，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：转自量子位
马上端午节了，提前祝各位端午节快乐，要做端午节海报的可以试试用这10组文案。
1、 行舟踏浪，步履百川 肆意放粽，奔赴山海 做最好的自己，去想去的地方
2、 糯米飘香 龙舟破浪 果然不负粽望，人间皆安康
3、 粽情入夏之际 亦是学子中考时 孩子啊 你们将不留余力 一举高粽
4、 又是一年五月五 愿世间美好接粽而来
5、 粽夏之时 光影之间 念过往，惜故人，祝幸福
6、 一粽一寻念，一叶一始端 要时常快乐，要永远安康
7、 幸得人间好时节 愿天生出众的你 粽横四海，恰逢其时
8、 轻汗微微透碧纨 明朝端午浴芳兰 恰逢佳节临仲夏 不负光阴幸福时
9、 悠悠粽草，人间芳华 年年岁岁皆如意 岁岁年年长安康
10、 粽叶飘香五月五 浓情端午共安康
给大家分享三个退群小技巧，如果近期换工作或者以后跳槽，这些可以存一下！ ①大群退群 悄悄退，无伤大雅。
②小群退群 私信领导：我已经办理好相关辞职手续，感谢您的关照，那我就先退群了如果有需要我的地方，可以联系我。 然后在群里发一条消息：亲爱的同事们、很遗憾用这种方式跟大家告别，因为个人原因不能在此岗位，昔日的温暖历历在目、铭记于心，不曾忘记，幸运领导提携，承蒙同事信任、获益良多，不宜细说，也祝愿同事业绩蒸蒸日上，节节高开，有缘再见。
③关系好的同事(死党群)退群 群里发个红包再退群，同时寒暄几句，感谢大家的照顾，都是朋友，大家有时间喝点，后会有期。
操电的旧LOGO由日本平面设计机构 enhanced 于2023年设计完成，基于连续的圆形结构，通过绿色到蓝色的渐变，将「操」（So）和「电」（den）两个字连接起来，象征操电从传统观念的突破迈向新纪元。其中「o」和「d」字母的圆形部分象征汽车轮胎，渐变部分象征电动汽车（EV）的动力源（电池），突出操电在EV充电领域的身份。
此次品牌焕新，操电决定采用汉字「操電」作为主视觉标识，以强化品牌独特性与辨识度。新LOGO以黑白为主，保留旧标识中绿色到蓝色的渐变色彩，但仅将色彩应用于辅助VI元素，使标志本体简洁统一。
汉字设计上，为避免颜色产生偏离原意的联想，决定将汉字LOGO以黑白呈现。同时，重新提取并调整旧LOGO中的色彩，作为有机流动的视觉元素与主标识搭配，你喜欢这款新logo吗？
