写在前面欢迎大家关注Rocky的知乎Rocky Ding《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book欢迎大家StarRocky最新撰写的10万字AI AgentAI智能体深入浅出全维度解析文章深入浅出完整解析AI AgentAI智能体的核心基础知识AIGC/LLM/AI Agent算法岗/开发岗求职面试内推学习社群涵盖AIGC、LLM大模型、AI Agent、传统深度学习、自动驾驶、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、大数据挖掘、具身智能、元宇宙、AGI等AI行业最新面试干货经验与核心知识欢迎大家加入https://t.zsxq.com/33pJ0大家好我是Rocky。核心导读一个模型开始迁移几十万行代码、连续研究复杂问题、在企业系统里执行任务时我们对它的评价方式也必须改变。答对一道题证明的是局部能力把一项工作做完还需要状态管理、工具反馈、错误恢复以及可以被外部验证的交付物。Gemini 4 Argon 把这个变化推到了台前。Google 在 2026 年 9 月 30 日公布这款模型最初从受信任的网络安全防御者开始分阶段开放。到 10 月 13 日更新的开发文档中gemini-4-argon已列为稳定模型可通过 Gemini API 和 AI Studio 使用。因此把它继续描述为一个未经确认的代号或只面向内部测试的模型都已经不准确。Rocky认为Gemini 4 Argon 最值得研究的变化是深度推理、连续执行与计算预算开始在同一个产品接口里结合。它能否创造价值最终取决于每一次长推理能否减少返工、提高验收率。本文以截至 2026 年 10 月 14 日的官方模型卡、评测方法、发布公告及 API 文档为依据。下面既讨论领先成绩也讨论落后项目既拆解已公开的机制也明确公开资料无法回答的架构问题。文中评测结果来自官方披露及其引用的评测机构不代表本文独立运行过这些实验。图 1Gemini 4 Argon 官方发布视觉。模型品牌与实际工程能力需要分别评价。1. Gemini 4 Argon 的底层已经公开了什么又没有公开什么Gemini 4 Argon 是原生多模态的稀疏混合专家 Transformer。模型卡明确说明它并非对先前某个模型的修改或微调。预训练覆盖文本、代码、图像、音频和视频后训练包含指令调优、强化学习及人类偏好数据并使用可以利用多步推理、问题求解和定理证明数据的强化学习技术。训练基础设施是 TPU、JAX 与 ML Pathways。这些信息给出了技术方向但没有给出完整复现配方。参数总量、每个 token 的激活参数量、专家数量、路由细节、注意力结构、训练 token 总量、奖励函数和强化学习算法配置在此次核对的材料中均未披露。不能从“稀疏 MoE”倒推出某个参数规模更不能把其他 Gemini 版本的实现细节直接继承给 Argon。为了理解 MoE可以用一个通用抽象表示专家层的输出y ( x ) ∑ i ∈ S ( x ) g i ( x ) E i ( x ) . y(x)\sum_{i\in\mathcal{S}(x)} g_i(x)E_i(x).y(x)i∈S(x)∑​gi​(x)Ei​(x).其中E i E_iEi​是专家网络g i g_igi​是路由权重S ( x ) \mathcal{S}(x)S(x)是输入对应的活跃专家集合。这是对稀疏 MoE 的解释性表达不是 Argon 官方公布的精确网络方程。稀疏计算允许模型的总容量与单 token 激活计算量部分解耦但实际服务成本仍受显存、跨设备通信、负载均衡、注意力计算和输出长度影响。原生多模态也需要划清产品边界。当前 Argon 接口接受文本、图像、视频、音频和 PDF输出为文本图像生成、音频生成及 Live API 并不在该模型的支持范围内。能理解图像与声音不等于同一个端点能够生成所有模态。在能力上原生多模态的意义是让图表、文档页面和视频线索能够参与同一个推理过程。对企业工作来说困难通常发生在多种证据之间表格里的数字、图像中的结构、文字中的约束相互关联遗漏一个条件就可能让整个结论失效。Argon 的多模态价值应当在这种跨证据任务上检验。2. Gemini 4 Argon 的百万 token先分清窗口、思考与输出发布公告强调输出额度从此前的 64K 提高到 1M。开发文档给出了更完整的工程定义输入、思考与输出共享一个 1,048,576 token 的上下文窗口。其预算约束可以写为N i n p u t N t h i n k i n g N o u t p u t ≤ 1,048,576. N_{\mathrm{input}}N_{\mathrm{thinking}}N_{\mathrm{output}}\leq 1{,}048{,}576.Ninput​Nthinking​Noutput​≤1,048,576.因此百万 token 是边界条件不能理解为输入装满一百万后还能再生成一百万。假设实际输入占用 800,000 token留给思考和输出的理论余量最多是 248,576 token实际请求还要把系统指令、工具定义及其他上下文开销计入预算。还要区分两种控制量。thinking_level决定推理投入提供low、medium、high三档默认是medium。max_output_tokens限制思考与输出合计的 token 数。把后者压得很低可能只是把推理截断并不会自动教会模型更精练地思考。这对旧 Agent 框架尤其重要。某些应用把 8K 输出上限当成长期固定配置接入一个推理投入更大的模型后可能在答案形成前就耗尽预算。此时“输出为空”不一定说明模型没有处理问题也可能是额度全部用于思考。正确的定位顺序是检查终止状态和 usage再决定提高上限还是降低 thinking level。2.1 long decode 如何连续运行在 Interactions API 中普通同步或非后台流式交互默认上限是 65,536 token。要超过这个值需要开启后台执行并显式设置大于 65,536 的max_output_tokens只设置background: true并不会自动获得百万输出。服务端以至多 64K token 为一跳继续生成每一跳接续此前内容并在同一个 interaction 中新增model_output步骤。最终文本需要汇总这些步骤。这个机制解释了“单条长轨迹”如何在产品接口里被组织起来也提醒我们一次用户交互可以包含多次底层继续生成。图 2依据官方文档绘制的 long decode 记账示意。上下文占用与跨跳累计输入是两个量色块只区分组成不代表思考和输出的实际比例。官方例子中1,000 token 的提示词生成 200,000 token 的思考与输出需要四跳。四次输入分别为 1,000、66,536、132,072、197,608累计 397,216 token实际上下文却约为 201,000 token。原因是后续每一跳会重新携带前面生成的内容。如果框架用累计输入计数触发上下文压缩就会过早删除仍有价值的状态。流式事件携带的 usage 也是累计数应读取最新值不能把每个事件的累计值再次相加。长推理的接入难点已经从“能不能生成”延伸到了“能不能正确记录状态、额度和账单”。2.2 给模型更长时间必须同时给系统更清楚的终止条件后台任务可运行至多 24 小时但这是一项服务运行上限并不承诺模型能自主、正确地工作满 24 小时。completed、requires_action、incomplete、failed和cancelled代表不同终态需要调用工具时应提交工具结果预算耗尽时应重新判断投入连接中断时应根据 interaction ID 和事件位置恢复。后台执行还要求服务端保存交互即store: true。对数据存储有约束的团队需要评估相应服务规则或研究 GenerateContent API 提供的客户端 continuation 路线。两条路径的运行时限、请求粒度和恢复责任不同不能把一种接口的限制套到另一种接口上。多数摘要、分类和信息抽取任务不需要 long decode很多反复调用工具的 Agent 也是短回合执行。对这些场景持续放大每一轮输出反而会加速耗尽共享窗口。合理做法是按任务难度分配推理预算并在可验证的中间结果处建立检查点。3. Gemini 4 Argon 的评测能力有轮廓领先有条件完整成绩表同时包含知识工作、编程、科研、多模态、长上下文、计算机操作和网络安全。这里保留官方对照表避免只选择有利项目形成一种“全面领先”的印象。图 3官方综合评测表包含 19 个结果行。数值反映指定版本与评测设置不能跨项目直接比较也不宜对所有百分数求简单平均。其中几组对比很有解释力Argon 的 DeepSWE v1.1 为 77.9%高于表中的 GPT-6 Astra 74.1% 和 Claude Opus 5.5 74.2%但 FrontierSWE v2 为 55.0%低于二者的 65.5% 与 62.3%。Terminal-bench 4.0 为 57.4%也低于 Opus 5.5 的 66.4%。科研任务同样分化。LABBench 2 上 Argon 为 88.8%RiemannBench 为 76.0%Terminal-Bench Science 0.1 上则为 57.6%低于 Astra 的 68.1%。PostTrainBench 为 45.3%低于 Opus 5.5 的 49.3%。这些结果支持按工作负载选型无法支持“所有科学与编程任务都应该迁移”的结论。评测方法中的四个细节比单纯的名次更值得记住。第一除另有说明外Argon 采用 pass1并使用最高 thinking 设置。single attempt 不使用多数投票或并行测试时计算但仍可包含很长的推理和工具轨迹。榜单成绩不能直接视为默认medium档的生产表现。第二这张表组合了 Google 自测、公开排行榜和其他厂商自报数字。例如 DeepSWE 的 Argon 成绩使用 mini-swe agent harness 自测其他模型的数字分别来自排行榜或系统卡。Harness 是模型周围的执行框架它决定工具、反馈、超时和运行流程。跨框架结果有参考价值却不是严格控制所有变量的模型消融实验。第三OSWorld-2.0 的 69.2% 是离线子集的部分得分且在三个运行结果中取最大值它不等于全部桌面任务的端到端成功率。该评测使用截图观测、1080p 分辨率、最多 500 步并配置特定工具与压缩流程。Agent’s Last Exam 的 39.5% 则是默认 ALE-Claw 框架、五小时窗口下的二值通过率。两个数看起来都是百分比含义并不相同。第四LVBench 的输入采样并未保持完全一致Gemini 使用 1 FPSAstra、Fable 5.1、Opus 5.5 分别使用 800、300、600 帧原因包括 API 限制。91.7% 支持 Argon 在该测试配置下具有较强长视频理解能力不能单独隔离出模型本体相对于输入采样策略的贡献。长上下文也没有消灭能力衰减。GraphWalks 的不超过 128K 子集为 99.7% F1256K—1M 子集为 84.2% F1两组分别包含 650 与 200 个问题。它们不是同一组问题简单拉长后的严格对照但足以提醒我们窗口容量与复杂信息处理质量需要分别验证。4. 软件工程Gemini 4 Argon 的价值在验证闭环里显现图 4DeepSWE v1.1 成绩。Argon 为 77.9%需要结合 mini-swe agent harness 和最高思考档位理解。软件工程为什么特别适合观察这类模型的进步因为它拥有丰富的外部反馈。编译器能够指出类型与语法错误测试可以暴露行为偏差性能剖析能够给出热点审查与生产监控则约束更长期的风险。模型可以提出假设、修改代码、运行实验再根据反馈调整方向。Google 披露的 libgav1 案例体现了这种模式Argon agents 在已有 Rust 移植版本基础上经过多轮 profile-guided 实验研究编译器输出将 32K 行 SIMD 代码替换为可让编译器自动向量化的安全 Rust。最终速度达到此前 Rust 移植版的 2.7 倍视频输出保持一致并进一步接近优化后的 C 实现。这里的比较基线至关重要。2.7 倍针对的是已有 Rust 移植版本不能写成“比原始优化 C 快 2.7 倍”。这项结果支持针对特定代码与测试条件的优化有效性也不能自动保证其他编解码器或硬件平台取得同样收益。其他内部案例同样要保留条件。Google 披露部分量子计算子程序的时空资源指标相对已发表基线改善 40%数据中心内存优化部署后释放超过 300 TiB500 TiB—1 PiB 属于预计总节省量。迁移任务范围从核心库的数万行代码延伸到 Fuchsia Zircon 内核的 80 万行以上但大型重写在上线前仍需自动与人工审计、仿真和审查。这些是厂商案例本文没有独立验证其内部运行记录。从工程机制看长轨迹的价值在于允许模型保留更多假设、失败路径与实验依据。不过更多步骤也会带来累积错误。若用一个极度简化的教学模型假定每一步独立且正确率恒为p pp连续n nn步全部正确的概率是p n p^npn。即便p 0.99 p0.99p0.99100 步全部正确也只有约 36.6%。真实 Agent 会纠错步骤之间也不独立所以这个数不是 Argon 的实测成功率它只说明为什么长任务不能依赖“每一步大概都对”。Rocky认为最值得积累的工程资产是能让模型发现自己做错了什么的验证系统。长推理提高搜索深度测试与审查决定哪些搜索结果可以被采纳。没有验收条件的超长生成仍然可能只是更昂贵的返工。5. 企业知识工作Gemini 4 Argon 的强项与交付缺口图 5Vals IndexArgon 为 68.9%。该指数按各领域对美国 GDP 的贡献加权它衡量评测组合中的表现不直接测量企业已经获得的经济收益。知识工作的难点在于把许多局部事实组织成满足业务约束的结论。金融研究需要统一时期、币种、口径和来源法律工作需要区分法域、时间、适用条件与例外。把资料读得更多只是基础能否持续保留约束才影响最后的正确性。图 6Vals Finance Agent v2Argon 为 65.4%高于对照表中的 53.5%、58.9% 与 58.6%。该结果对应多步金融研究评测。金融研究的产品验收应当进一步检查关键数字能否回到可靠出处计算过程能否复算资料冲突有没有被显式处理过时信息有没有混入当前结论。仅仅让模型输出一份格式漂亮的报告还不足以衡量它在研究工作流里的价值。图 7Harvey’s Legal Agent BenchmarkArgon 为 19.6%。相对领先与绝对得分必须同时阅读。法律评测中的领先很醒目19.6% 本身也提示这仍是一组困难任务。不能据此宣称模型已经覆盖日常律师工作的绝大部分更不能把某项基准的得分直接换算成职业替代率。落地时引用核验、适用条件检查和专业人员复核依然是产品的一部分。图 8AutomationBenchArgon 为 51.3%。方法文档说明该结果来自 Zapier 官方排行榜的私有测试集。AutomationBench 将观察点推进到企业职能中的端到端执行。这比单轮问答更接近真实工作但 51.3% 也说明复杂自动化远未成为一个可以忽略失败处理的问题。真实业务还必须计算权限配置、数据清理、连接器维护、人工接管和误操作损失。对创业团队和企业采购方更有解释力的指标是“每个通过验收的任务成本”。可以用一个业务核算式表达C a c c e p t e d C m o d e l C t o o l s C r e v i e w C r e w o r k N a c c e p t e d . C_{\mathrm{accepted}}\frac{C_{\mathrm{model}}C_{\mathrm{tools}}C_{\mathrm{review}}C_{\mathrm{rework}}}{N_{\mathrm{accepted}}}.Caccepted​Naccepted​Cmodel​Ctools​Creview​Crework​​.这里的分子包含模型、工具、复核与返工总成本分母是观察期内真正通过验收的任务数且必须大于零。它不是官方评测指标而是企业比较方案时可以采用的成本口径。某个模型单次调用更贵却可能因为更少返工而更经济反过来低 token 单价也可能被低验收率抵消。6. 网络安全Gemini 4 Argon 的能力与控制必须同步衡量图 9CWE-bench v1。官方图中的 Argon 为 68%与其他 68% 成绩并列排行榜按 pass1 排序并用 pass4 处理同分。漏洞修复要求模型理解程序行为、找到缺陷、提出补丁再验证补丁有没有破坏其他功能。CWE-bench 的结果提供了这条链路上的证据但不能被外推为任意生产系统的修复成功率。图中不同模型还关联不同的执行框架这也是比较时需要保留的条件。图 10官方内部漏洞发现与 Wiz 渗透测试结果。Argon 分别为 85.8% 与 70.9%对照的 Gemini 3.8 Flash Cyber 为 71.0% 与 58.2%。左侧评测使用近期、已确认历史漏洞构成的内部数据集覆盖多种语言的开源项目模型能够访问源代码并运行于内部 Antigravity harness。右侧 Wiz 评测针对真实 Web 应用漏洞模型不能访问代码。两者分别偏向有源码的漏洞召回与黑盒分析不能混成同一种“安全准确率”。内部数据和环境也限制了外部复现能力。图 11Gray Swan 间接提示注入评测。图中较低的攻击成功率更好柱上数值对应k 15 k15k15次尝试Argon 为 0.7%。这一数值有具体攻击设置不能解释成在任意生产环境中的被攻破概率。Agent 会阅读文档、网页与工具返回内容这些外部内容既可能提供证据也可能夹带改变任务目标的指令。模型的抗提示注入能力越强越有助于守住边界但系统仍需控制工具权限、隔离执行环境、审计关键操作并设置必要的人工确认点。Google 的发布公告列出四类保障滥用防御、间接提示注入防御、失配监控与执行环境加固。公告还描述了对模型思考和行为的监测以及在必要时停止执行的机制。它们构成多层防御不能被简化为“模型更聪明所以系统自然安全”。模型卡中的自动安全评测保留了改善与退步两类结果。下表以 PDF 模型卡的单位为准其中 Tone 在 PDF 中为5.50pp网页版本写作5.50%两者存在单位标注差异因此不进一步换算该项的相对改善比例。相对 Gemini 3.1 Pro 的评测优化方向Argon 变化可支持的解释Text to Text Safety越低越好1.57pp指标数值变差官方认为仍在相近高安全响应率的置信区间内Multilingual Safety越低越好-3.16pp该多语种测试中的违规指标降低Image to Text Safety越低越好-9.29pp该图文输入测试中的违规指标降低Tone越高越好5.50pp按 PDF 口径拒绝语气指标改善网页单位不同Unjustified-refusals越低越好-9.60pp对可以回答的请求无理由拒绝减少这些是开发阶段的自动评测。Google 说明评测集和判别流程已经更新因此不能把本表与其他版本模型卡里的旧数值直接拼接推导连续变化曲线。前沿风险评估的结论也需要完整呈现。TCL 与 CCL 是 Google Frontier Safety Framework 中不同层级的能力阈值“无法排除达到阈值”是对潜在能力风险的保守判断不等于认定一次真实伤害已发生。风险领域与阈值模型卡的核心依据官方阈值判断及响应化学、放射、核领域的 Uplift TCL理论推理较强但缺少完成重点危害路径所需的专家细节和可操作深度有合理信心排除达到 TCL继续部署缓解措施生物信息风险 Uplift Level 1 CCL两个专家红队场景中相对网络基线及此前模型存在可测能力提升无法排除达到 CCL建立安全论证官方评估缓解后风险低于相应阈值网络安全 Uplift Level 1 CCL内部评估、量化建模及其他证据表明可能显著增强相关能力无法排除达到 CCL部署针对性防护并给出安全论证有害操纵 Level 1 CCL存在一定影响信念、行为及帮助策划的能力官方评估未达 CCL继续完善测试和防护隐蔽性与情境感知 TCL通过 15 个内部挑战中的 14 个表现出较强相关能力无法排除达到 TCL执行剩余风险评估及部署缓解ML 研发加速 Level 1 CCL内部复杂研究工程任务测试未达到 CCLML 研发自动化 Level 1 CCL目标是以可比全成本完整替代提升 AI 能力的研究团队工作未达到 CCL这张表对行业判断有一个直接提醒模型可以在很多专业任务上变强同时还远未达到完整自动化研究团队的程度。研究能力、业务可用性与风险阈值本来就需要分别测量。7. Gemini 4 Argon 的价格与接入把预算算到完整轨迹截至本次核对Standard 付费档的价格安排如下。Batch、Flex、Priority 属于不同消费选项不能拿其中一种价格代表全部调用方式。每百万 token 的 Standard 价格至 2026 年 11 月 30 日自 2026 年 12 月 1 日起普通输入2 美元4 美元缓存输入0.10 美元0.20 美元输出含 thinking tokens10 美元20 美元Argon 仅支持隐式缓存不支持显式缓存。迁移指南说明提示词至少 4,096 token 时默认启用隐式缓存命中部分按输入价折扣 95%。这个门槛意味着不能把所有短请求都按缓存价预算long decode 文档则单独说明跨跳重复输入会自动享受相应缓存折扣。延续前面的官方四跳例子若按 long decode 文档的重复输入折扣、Standard 导入价计算1,000 个首次输入 token 成本为 0.002 美元396,216 个重复输入 token 成本约为 0.0396 美元200,000 个思考与输出 token 成本为 2 美元合计约 2.0416 美元。这个演算不包含额外工具调用、搜索费用、重试、税费等也不代表真实任务每次都生成同样长度。更一般地模型侧 token 费用可以写成C t o k e n p i n N u n c a c h e d p c a c h e N c a c h e d p o u t ( N t h i n k i n g N o u t p u t ) 10 6 . C_{\mathrm{token}}\frac{p_{\mathrm{in}}N_{\mathrm{uncached}}p_{\mathrm{cache}}N_{\mathrm{cached}}p_{\mathrm{out}}(N_{\mathrm{thinking}}N_{\mathrm{output}})}{10^6}.Ctoken​106pin​Nuncached​pcache​Ncached​pout​(Nthinking​Noutput​)​.输入项应使用各跳累计计费量而不是最终上下文长度。取消或失败的交互也要支付终止前已经完成的计算。这些细节让“百万 token 单价便宜”与“完整任务成本可控”之间隔着一层真正的系统工程。接入时还有几个容易被忽略的变化模型 ID 是gemini-4-argon旧请求中的temperature、top_p、top_k会被忽略显式缓存创建及cached_content引用需要移除复杂任务要配置足够的客户端超时或后台执行。该模型不在 Free tier 或 Google AI Pro 计划中具体可用性还受账户、地区和产品渠道条件影响。8. 如何评价 Gemini 4 Argon才能形成跨周期的技术积累对算法工程师一个值得研究的问题是在相同工具、相同验证器、相同成本预算下long decode 究竟提高了多少任务验收率可以先固定任务集与框架分别测试 low、medium、high再比较是否开放超 64K 轨迹。记录通过率、总账单、首 token 延迟、完成时间、预算耗尽率与错误类型才有机会把推理投入的收益和代价分开。进一步还可以测试长轨迹与短轨迹加外部反馈的差别。一个复杂任务究竟需要持续思考还是需要尽早执行测试、获取新的环境证据这不能从最大 token 数直接得出答案。更长的内部推演与更高质量的外部反馈可能服务于不同类型的难题。对 Agent 团队优先建设任务状态与验收链路明确输入证据保留中间产物限制工具权限识别终态支持恢复最终交付可以检查的结果。用低成本模型处理简单步骤用 Argon 处理确实需要深度推理的瓶颈是值得实测的分层方案具体路由收益仍需用业务数据证明。对创业者和投资人模型进步会不断压低通用生成能力的稀缺性。行业数据的可获得性、工作流的可嵌入性、结果的可验收性以及责任如何分配越来越影响一个产品能否形成长期价值。围绕一个新模型快速搭出界面能够获得试用机会但让客户持续付费需要把复杂任务稳定地交付出去。Gemini 4 Argon 目前仍存在幻觉、偶发缓慢与超时等限制模型卡给出的知识截止时间为 2026 年 3 月部分领域可能更早。更长的推理不会自动补齐新知识也不会自动消除错误前提。外部检索、证据核验和版本管理依然有明确价值。Rocky的判断是Gemini 4 Argon 让深度推理更接近一种可以被调度的生产资源。真正能够跨周期积累的能力是判断哪些任务值得投入这份资源如何让它得到有效反馈以及怎样证明最终结果值得被采用。推荐阅读1. 深入浅出完整解析AI AgentAI智能体的核心基础知识2025年可以说是AI Agent全面落地应用的元年因此Rocky在持续撰写对AI Agent的全维度解析文章深入浅出完整解析AI AgentAI智能体的核心基础知识2. 深入浅出完整解析扩散模型DDPM、DDIM、Score-Based、SDE、LDM、Classifier/Classifier-Free Guidance、Rectified Flow核心基础知识Rocky对扩散模型的本质原理与和核心基础知识进行了全面系统的深入浅出分析讲解同时不断跟进补充扩散模型的最新技术发展希望能给大家带来帮助深入浅出完整解析扩散模型DDPM、DDIM、Score-Based、SDE、LDM、Classifier/Classifier-Free Guidance、Rectified Flow核心基础知识3. 入浅出完整解析FLUX.2、Seedream即梦、Z-image、GLM-Image核心基础知识Rocky对AIGC时代“中场时刻”之后的主流AIGC创作大模型的核心基础知识进行了全面系统的深入浅出分析讲解力求让大家通俗易懂理解AIGC时代的技术浪潮的本质价值入浅出完整解析FLUX.2、Seedream即梦、Z-image、GLM-Image核心基础知识4. 深入浅出完整解析FLUX.1 Kontext和FLUX.1 Krea核心基础知识Rocky对FLUX.1 Kontext和FLUX.1 Krea的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析FLUX.1 Kontext和FLUX.1 Krea核心基础知识5. 深入浅出完整解析DeepSeek系列核心基础知识Rocky对DeepSeek系列模型的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析DeepSeek系列核心基础知识6. 深入浅出完整解析Stable Diffusion 3SD 3和FLUX.1系列核心基础知识Rocky对Stable Diffusion 3和FLUX.1的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析Stable Diffusion 3SD 3和FLUX.1系列核心基础知识7. 深入浅出完整解析Stable Diffusion XLSDXL核心基础知识Rocky对Stable Diffusion XL的核心基础知识作了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析Stable Diffusion XLSDXL核心基础知识8. 深入浅出完整解析Stable DiffusionSD核心基础知识Rocky对Stable Diffusion 1.x-2.x系列模型的核心基础知识做了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析Stable DiffusionSD核心基础知识9. 深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net的前世今生与核心知识Rocky对Stable Diffusion中最为关键的U-Net结构进行了深入浅出的全面解析包括其在传统深度学习中的价值和在AIGC中的价值深入浅出完整解析Stable Diffusion中U-Net的前世今生与核心知识10. 深入浅出完整解析LoRALow-Rank Adaptation模型核心基础知识对于AIGC时代中的“ResNet”——LoRA模型Rocky进行了深入浅出的全面讲解深入浅出完整解析LoRALow-Rank Adaptation模型核心基础知识11. 深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识AIGC图像创作开源社区已经形成以Stable Difffusion/FLUX为核心ConrtolNet和LoRA作为首要AI辅助工具的变化万千的AIGC图像创作工作流。ControlNet正是让AI图像创作社区无比繁荣的关键一环它让AIGC图像创作过程更加的可控更有助于广泛地将AIGC算法解决方案应用到各行各业中深入浅出完整解析ControlNet核心基础知识12. 深入浅出完整解析Sora、Seedance、keling等AI视频大模型核心基础知识AI绘画和AI视频是两个互相促进、相互交融的领域2024年无疑是AI视频领域的爆发之年Rocky对AI视频领域核心的Sora、Seedance、Keling等大模型进行了全面系统的梳理与解析深入浅出完整解析Sora、Seedance、keling等AI视频大模型核心基础知识13. 深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识在AIGC时代中Transformer为AI行业带来了深刻的变革。Transformer架构正在一步一步重构所有的AI技术方向成为AI技术架构大一统与多模态整合的关键核心基座大有一统“AI江湖”之势。Rocky也对Transformer模型进行持续的深入浅出梳理与解析深入浅出完整解析AIGC时代Transformer核心基础知识14. 深入浅出完整解析ComfyUI、Diffusers、Stable Diffusion WebUI等主流AIGC创作框架核心基础知识AIGC创作框架正是AIGC算法工作流的运行载体目前主流的AIGC创作框架有ComfyUI、Diffusers、Stable Diffusion WebUI等。在传统深度学习时代PyTorch、TensorFlow以及Caffe是传统深度学习模型的基础运行框架到了AIGC时代Rocky相信ComfyUI就是AIGC时代的“PyTorch”、Stable Diffusion WebUI就是AIGC时代的“TensorFlow”、Diffusers就是AIGC时代的“Caffe”深入浅出完整解析ComfyUI、Diffusers、Stable Diffusion WebUI等主流AIGC创作框架核心基础知识15. 深入浅出完整解析ComfyUI、Diffusers、Stable Diffusion WebUI等主流AIGC创作框架核心基础知识在AIGC时代中如何快速转身入局AIGC产业如何成为AIGC/LLM/AI Agent算法/开发工程师如何在学校中系统性学习AIGC/LLM/AI Agent知识斩获心仪的AIGC/LLM/AI Agent算法/开发offerDon‘t worryRocky为大家总结整理了全面的AIGC/LLM/AI Agent算法/开发工程师成长秘籍为大家答疑解惑希望能给大家带来帮助手把手教你成为AIGC/LLM/AI Agent算法/开发工程师斩获AIGC/LLM/AI Agent算法/开发offer16. 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