学习与研究01
vtavakkoli/TinyCeNN-LM · Tiny language-model research lab exploring Cellular Neural Network (CeNN) recurrent state cores as alternatives to Transformer layers, with distillation, shared-weight iteration, and efficiency benchmarks.
TinyCeNN-LM 是一个小型语言模型研究项目，探索用细胞神经网络（CeNN）循环状态核作为 Transformer 注意力层的替代方案，尝试在保留预训练语言模型能力的前提下减少部分注意力层的开销。仓库覆盖 SmolLM2、Qwen3.5、FunctionGemma 和 Gemma 4 等模型，包含蒸馏、共享权重迭代、缓存解码、质量/速度/内存对比评测，并保留负面结果与消融实验；当前主张先做选择性替换，通过表示相似度与模型级损失门控逐个接受替换层。
工具与应用02
在纽约时装周前，谷歌的 Envisioning Studio 借助 Google Labs，和独立设计师 Jane Wade 与 Sergio Hudson 一起，用 AI 创意工作室 Google Flow 帮他们解决工作流程里的实际麻烦。Jane 的问题是，过去要先做衣服才能看整体造型，试装和选模特往往要花三天；现在她能在数字模特上先搭配服装、发型和配件，提前发现缺什么。Sergio 的难题是预算有限，改灯光和道具都要重新做 3D 渲染、很花钱；新工具让他先在虚拟秀场里换布景和灯光，再定模特走位。结果是这些工具已经在纽约时装周上派上用场，但文章没有说明它们何时向所有人开放，普通人现在还不能直接用。
文中可用工具
- Google Flow谷歌的 AI 创意工作室，用自然语言就能搭建自己想要的工具或工作流程，无需编程经验
- Styling Suite和 Jane Wade 共同打造的工具，在数字模特上搭配服装、发型、化妆、配件和鞋子，提前平衡整体造型
- Runway Visualization和 Sergio Hudson 共同打造的工具，模拟秀场，换布景、灯光和道具，并调整模特走位
训练与微调03
bababa14/fast-DreamBooth · 🎨 Create a customized Stable Diffusion model in just 30 minutes using your images with the automated Fast DreamBooth in Google Colab.
fast-DreamBooth 是一个基于 Google Colab 的自动化 DreamBooth 工具，用于使用自己的图片训练定制化 Stable Diffusion 模型。据描述，整个过程大约只需 30 分钟，适合初学者和希望快速实验 AI 图像生成的用户。项目提供 Jupyter Notebook 形式的使用流程，涵盖图片上传、模型训练和训练后图像生成等步骤。