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Black Forest Labs正式宣布，其全新图像编辑模型 FLUX.1Kontext [dev] 现已开源，引发了AI社区的广泛关注。这一模型作为FLUX.1系列的最新成员，以其强大的图像编辑能力和高效性能被誉为可媲美GPT-4o的开源替代方案。FLUX.1Kontext [dev] 基于12亿参数的流匹配变换器架构，专为图像编辑任务设计，支持消费级硬件运行，为创作者、开发者和研究人员提供了前所未有的灵活性。核心功能:上下文感知与精准编辑FLUX.1Kontext [dev] 的最大亮点在于其 上下文感知图像生成与编辑能力。与传统仅基于文本提示的图像

近日，Black Forest Labs宣布正式开源其最新图像编辑模型FLUX.1Kontext [dev]，这一拥有120亿参数的AI模型被誉为对标OpenAI GPT-4o和Google Gemini的强力竞争者。据AIbase了解，该模型专为图像编辑任务设计，兼具高性能与易用性，不仅能在消费级硬件上高效运行，还为用户提供了前所未有的图像编辑体验。多场景精准编辑，角色一致性无与伦比FLUX.1Kontext [dev]以其强大的迭代编辑、角色保持以及局部与全局精细控制能力脱颖而出。无论是为人物添加帽子、替换背景风景，还是将图片中的狗替换为猫，FLUX.1

在AI搜索引擎领域，Firecrawl正以迅猛之势掀起新波澜。根据最新社交媒体动态，Firecrawl宣布将于下周正式推出Fireplexity，一款定位为开源的Perplexity克隆版，旨在为开发者提供强大的AI驱动问答引擎，挑战现有AI搜索工具的格局。以下是AIbase整理的最新信息，带您深入了解这一备受期待的项目。Fireplexity:开源AI搜索的革新尝试Fireplexity被描述为一个完全开源的AI问答引擎，核心功能与Perplexity类似，能够通过AI技术为用户提供精准、带来源引用的答案。其背后依托Firecrawl强大的**/search和/scrape**功能

最近，备受关注的开源大型语言模型 Kimi-Dev-72B 正式上线，成为开发者们的新宠。这款模型由 “月之暗面” 团队开发，专门为解决代码问题而设计，旨在提升编程效率。Kimi-Dev-72B 在近期的 SWE-bench Verified 测试中展现了非凡的实力，尤其在修复 Docker 环境中的代码缺陷方面，表现得尤为出色。这一优势使得 Kimi-Dev-72B 不仅是开发者的得力助手，更是优化开发流程的重要工具。该模型的核心优势在于其基于强化学习的优化机制。通过不断自我学习和改进，Kimi-Dev-72B 能够精准地定位代码中的问题

月之暗面（Moonshot AI）宣布推出其新开源模型 Kimi-Dev-72B，这一模型专注于软件工程任务，并在 AI 编程基准测试 SWE-bench Verified 中创下了全球最高的开源模型成绩。Kimi-Dev-72B 以仅72亿参数量的设计，成功超越了刚发布不久的 DeepSeek-R1，后者的参数量高达671亿。在 SWE-bench Verified 测试中，Kimi-Dev-72B 获得了60.4% 的高分，成为当前开源模型中的新标杆。该模型的优化过程包括大规模强化学习，使其能够自动修复 Docker 环境中的真实存储库。Kimi-Dev-72B 在测试中仅在所有测试用例通过后才能获得奖励，

一款名为 Kimi-Dev-72B 的开源代码大型语言模型（LLM）现已推出，旨在革新软件工程领域的问题解决方式。该模型在 SWE-bench Verified 基准测试中展现出最先进的性能，尤其擅长自主修复 Docker 环境中的真实代码仓库。Kimi-Dev-72B 的核心优势在于其通过大规模强化学习进行优化。它能够独立识别并修复代码缺陷，并在整个测试套件通过时获得奖励，从而确保所提供的解决方案不仅正确，而且鲁棒。该项目已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源，开发者可以自由下载和部署。Kimi-Dev-72B 提供了一个简化的两阶

随着人工智能对高质量数据需求的激增，高效的网页数据抓取工具成为AI开发者的核心需求。AIbase从社交媒体平台获取最新信息，了解到Firecrawl推出了一项突破性功能——全新/search API，通过一次API调用即可实现网页搜索与内容抓取，输出AI友好的数据格式。这一功能的发布标志着Firecrawl在AI驱动的网页数据处理领域迈出了重要一步。本文将为您详细解读/search API的亮点及其对AI开发的深远影响。一键搜索与抓取，简化数据获取流程Firecrawl的/search API将网页搜索与内容抓取无缝整合，极大提升

Y Combinator支持的初创公司Firecrawl再次启动了招聘AI代理的计划，为此专门拨款100万美元。该公司在YC招聘平台上发布了三个"仅限AI代理"的职位，包括内容创作代理、客服工程师和初级开发代理，每个职位月薪均为5000美元。据Firecrawl创始人Caleb Peffer向TechCrunch透露，新职位发布约一周内就收到了约50份申请。然而，正如二月份报道的那样，Firecrawl的首次AI招聘尝试未能找到合适人选。Firecrawl是一款为法学硕士（LLM）学生提供网站数据抓取的工具。Peffer承认网络爬虫是AI生态系统中较为敏感的领域

Firecrawl宣布正式发布模板（Templates），一套集成了游乐场设置、代码片段和完整存储库的开源工具包，旨在帮助开发者以最简单的方式将任意网站转化为大语言模型(LLM)就绪数据。这一创新极大降低了AI数据抓取的技术门槛，为构建AI驱动的应用程序注入了新动能。AIbase深入解析Firecrawl模板的核心功能及其对AI生态的影响，带您一探这一抓取神器的魅力。模板核心:一键式数据抓取解决方案Firecrawl模板是一组预配置的开发资源，包含游乐场设置、Python/Node.js代码片段以及可直接运行的GitHub存储

据介绍，用户仅需在 QwenChat 中输入一句自然语言指令，例如“创建一个水果电商网站”，系统便能自动解析指令并生成结构清晰、风格美观的网页代码。生成的网页不仅支持直接预览，还能根据用户需求进行进一步调整和优化。

人工智能驱动的网页数据抓取技术迎来新突破。AIbase从社交媒体获悉，Firecrawl于2025年4月15日正式发布全新AI数据抓取工具FIRE-1，该工具不仅能提取静态网页内容，还具备智能网页交互能力，可执行点击按钮、填写表单、处理模态窗口等操作，深入挖掘隐藏在动态交互背后的数据。这一创新标志着Firecrawl从传统抓取工具向智能化、自动化解决方案的转型。以下是AIbase对FIRE-1的深度解析，探索其功能亮点、应用场景及行业影响。FIRE-1登场:智能交互重塑数据抓取FIRE-1是Firecrawl在Launch Week III期间推

Firecrawl宣布推出其最新AI数据抓取工具FIRE-1，这标志着网页数据抓取技术迈向智能化新阶段。FIRE-1不仅延续了Firecrawl在高效数据提取领域的优势，还通过集成先进的AI交互能力，实现了对复杂网站结构的智能导航与动态内容处理。FIRE-1:超越传统网页抓取传统网页抓取工具通常依赖静态HTML解析或手动配置，面对JavaScript驱动的动态网页或需要交互（如点击按钮、填写表单）的页面时，往往显得力不从心。FIRE-1通过引入AI驱动的网页动作智能体(Web Action Agent)，彻底改变了这一现状。FIRE-1能够:智能

谷歌今日宣布，其备受开发者欢迎的在线平台 Google AI Studio 迎来重要更新，现已正式启用全新且更易于记忆的域名 ai.dev。开发者可以通过此快捷地址轻松访问这一强大的工具，探索和构建各种生成式人工智能应用。Google AI Studio 最初旨在为开发者提供一个无需复杂环境搭建即可快速上手体验和利用谷歌最新 AI 模型（如 Gemini 系列）的平台。通过其直观的界面，开发者可以进行文本生成、代码生成、图像生成等多项任务，并进行快速原型设计和实验。此次将访问入口迁移至 ai.dev，被认为是谷

Arcade.dev 宣布获得1200万美元的种子融资，专注于为 AI 代理提供安全的认证和集成平台。这一轮融资由 Laude Ventures 主导，参与者还包括 Flybridge Ventures、Hanabi Capital、Neotribe 及多位知名投资人。Arcade.dev 的目标是解决 AI 在与现实世界交互时的安全性问题。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney尽管大型语言模型迅速发展，但许多组织在从 AI 中提取实际商业价值时仍面临挑战。主要原因在于，这些系统无法安全地与企业重要系统和常用消费应用进行交互，例如，AI 代理无法代表用户

近日，LLMs.txt生成器迎来重大升级，正式推出v2版本。这一工具能够将任何网站内容快速转化为可供人工智能代理或大型语言模型（LLM）使用的文本文件，为AI应用的开发者和使用者带来了极大便利。新版本由@firecrawl_dev团队开发，并得到其官方llmstxt端点的全力支持，相较于上一代，处理速度提升了惊人的10倍。据介绍，LLMs.txt生成器 v2通过优化算法和增强的端点支持，显著提高了网站内容提取与转换的效率。用户只需输入目标网站URL，即可迅速生成结构化的文本文件，方便直接集成到各类A

近日，Firecrawl 推出了一项全新的功能 ——LLMs.txt 生成器接口（Alpha 版），旨在帮助用户将任何网站的内容转化为清晰、适用于大语言模型(LLM)训练的文本文件。用户只需提供一个网站的 URL，Firecrawl 便会对该网站及其链接页面进行抓取，生成两种格式的文本文件:llms.txt 和 llms-full.txt，便于后续的分析和训练。该生成器的工作流程相对简单。用户只需提供一个网址，系统便会自动爬取该网站的内容，提取出干净且有意义的文本信息。生成的文件分为两种类型:llms.txt 是对网站内容的简明总结，

人工智能（AI）驱动的文本到图像(T2I)生成模型，如DALLE3、Adobe Firefly3等，展现出卓越的生成能力，在现实应用中潜力无限。然而，这些模型通常拥有数十亿的参数，对内存要求极高，这给在移动设备等资源受限的平台上部署带来了巨大挑战。为了解决这些难题，ByteDance和POSTECH的研究人员探索了对T2I模型进行极低位量化的技术。在众多先进模型中，FLUX.1-dev因其公开可用性和出色的性能成为研究目标。研究人员通过一种名为1.58位量化的方法，对FLUX模型中的视觉转换器权重进行压缩，使其仅采

近年来，人工智能技术突飞猛进，在图像生成领域也取得了显著成果。然而，大多数模型在生成人物肖像时，往往难以准确捕捉中国人的外貌特征和审美偏好。为此，基于FLUX.1-dev的人工智能模型AWPortraitCN应运而生，该模型专注于生成更贴近中国人外貌和美学的肖像图像。AWPortraitCN模型经过了多种类型肖像图像的训练，包括室内外肖像、时尚照片以及工作室拍摄的照片，因此具备强大的泛化能力，能够适应不同的应用场景。 与其他模型相比，AWPortraitCN在皮肤质量上的表现更加细腻真实，能

最近，由前 Android 高管创立的初创公司 “/dev/agents” 引起了广泛关注。该公司的目标是开发一个专门为 AI 智能体设计的操作系统，旨在实现 “AI 的 Android 时刻”。其中的核心人物包括谷歌前 Android 产品管理副总裁 Hugo Barra，他表示，这家新公司将会重新审视他们的 “Android 根基”。目前，许多科技公司如微软、谷歌和 OpenAI 都在积极推动 AI 智能体的概念，这种技术被认为是 AI 工具的下一个重大飞跃。这些 AI 智能体承诺能够在极少的人工干预下自主执行任务并做出决策。对此，/dev/agents 的

TryOn Labs 最新开发的 FLUX.1-dev LoRA 服装生成器，利用先进的人工智能技术，为用户带来前所未有的时尚设计体验。只需输入对服装的文字描述，如颜色、图案、材质、风格等细节，就能快速生成相应的服装设计图。FLUX.1-dev LoRA 模型的强大之处在于其灵活的输入格式和丰富的时尚知识库。用户可以尽情发挥创意，描述心目中的理想服装。例如AIbase输入“一件森林绿色缎面连身裤，宽腿，金色植物印花，系着米白色腰带的束腰，不对称领口，半透明叶形斗篷，袖口有工业细节，时髦的街头风剪