在互联网的浩瀚世界中，各种话题层出不穷，其中不乏一些令人好奇的现象。最近，一个名为“套娃套娃再套娃”的讨论在技术论坛上引起了关注。这个话题似乎与传统的套娃玩具有关，但具体内容却引发了人们的极大兴趣和讨论。有人猜测这可能是一个新的网络流行语，也有人认为这可能是一种新的技术趋势。无论如何，这个话题的出现，无疑为互联网世界增添了一抹神秘色彩。在论坛上，有用户分享了关于这个话题的初步看法，并提出了一个疑问：继翻车贴之后，是否还会有套娃说正规的去哪里捐祈福？这个问题不仅引发了网友们的热烈讨论，也让大家对这个话题充满了好奇。通过这个讨论，我们可以看到互联网用户对于新事物的探索精神和对于未知的好奇心。随着讨论的深入，或许会有更多有趣的内容和观点涌现出来，为互联网世界带来更多的惊喜和乐趣。

随着人工智能技术的飞速发展，AI生成的图像越来越逼真，使得辨别真假图像变得愈发困难。以下是一些鉴别AI生成图和网图的主流方法：

1. 细节检查：AI生成的图像通常在细节上可能存在不自然之处，比如不自然的阴影、重复的纹理或者不协调的颜色搭配。相比之下，真实照片的细节通常更加自然和复杂。
2. 分辨率和放大：将图像放大查看，AI生成的图像可能会出现像素化或者不规则的图案，而真实照片在放大后通常仍能保持较好的清晰度。
3. 使用鉴别工具：有一些在线工具和软件可以帮助识别图像是否由AI生成，例如Deepfake检测工具、ImageNet等。
4. 图像来源和背景：检查图像的来源和背景信息，AI生成的图像可能缺乏真实世界的背景信息或者有明显的数字痕迹。
5. 风格一致性：AI生成的图像在风格上可能存在不一致性，比如在一张图像中同时出现多种不同的艺术风格。
6. 元数据分析：检查图像的元数据，包括拍摄时间、地点、设备等信息，这些信息可能有助于判断图像的真实性。
7. 专家意见：如果对图像的真实性有疑问，可以咨询图像处理或人工智能领域的专家。

通过上述方法，可以较为有效地鉴别AI生成图和网图。然而，随着技术的进步，鉴别难度也在不断增加，需要不断更新鉴别技巧和方法。

明天又周一了，对于许多职场人士来说，这通常意味着新一周的开始，也是新一轮工作的开始。对于那些习惯周末放松的人来说，周一可能意味着需要重新调整自己的状态，以适应工作节奏。对于许多人来说，周一可能是一个充满挑战的日子，因为需要重新适应工作环境，处理积压的工作任务，并规划新一周的工作计划。不过，对于一些职场新人或者刚换工作的人来说，周一可能意味着新的开始和机会，他们可能会带着新的目标和动力投入到工作中。无论如何，周一都是一个新开始的日子，提醒我们无论过去一周发生了什么，每一天都是新的机会，值得我们去珍惜和把握。

在20台Windows 10电脑上部署大语言模型，并且这些电脑位于同一局域网且没有独立显卡，可以考虑使用分布式计算框架来实现这一目标。以下是一些合适的工具和步骤，帮助你实现这一目标：

1. Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它能够将数据分布存储在多台机器上，并且能够并行处理这些数据。Hadoop的MapReduce编程模型非常适合处理大规模数据集，并且可以在没有独立显卡的机器上运行。
2. Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，它支持大规模数据处理，并且能够进行实时数据处理。Spark的MLlib库提供了许多机器学习算法，可以用于训练和运行大语言模型。
3. Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，它能够在单台机器上运行，也可以在分布式集群上运行。Dask的API与Pandas和NumPy相似，因此对于熟悉这些库的用户来说，使用Dask会非常方便。
4. Ray：Ray是一个用于分布式机器学习的框架，它能够在多台机器上运行任务，并且支持多种机器学习框架，如TensorFlow和PyTorch。Ray的易用性和灵活性使其成为分布式计算的理想选择。

步骤：

1. 网络配置：确保所有20台Windows 10电脑在同一局域网内，并且网络配置正确，以便它们可以相互通信。
2. 安装分布式计算框架：在每台电脑上安装选择的分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Dask或Ray。
3. 数据分布：将大语言模型的数据分布存储在所有电脑上，确保数据均衡分布，以便每台电脑都能处理一部分数据。
4. 并行计算：使用选择的框架编写并行计算脚本，将任务分配到不同的电脑上执行，从而实现分布式计算。
5. 结果合并：在所有电脑上执行完计算任务后，将结果合并，得到最终的大语言模型输出。

通过以上步骤，你可以在没有独立显卡的20台Windows 10电脑上成功部署和运行大语言模型。选择合适的分布式计算框架，并正确配置网络和数据分布，是实现这一目标的关键。

Gemini-3-pro-image-preview 是一款开源的图像生成工具，它支持小红书、表情包、切图、提示词等多种图像生成需求。这款工具兼容 OpenAI 和 Gemini 两种请求模式，为用户提供了强大的图像生成功能。以下是这款工具的主要特点：

1. 自定义多渠道的图像生成：用户可以根据自己的需求选择不同的图像生成渠道，并使用谷歌官方的请求方式。
2. 高清画质：支持生成4K分辨率的图像，满足用户对图像质量的高要求。
3. 多种长宽比选择：提供多种长宽比选项，用户可以根据自己的需求选择合适的比例。
4. 历史对话记录：保存用户的历史对话记录，方便用户随时查看和编辑。
5. 新建对话：用户可以随时新建对话，开始新的图像生成任务。
6. 上传图片修图改图：支持上传图片进行修图和改图，重新生成图像。
7. 多个对话同时生图：用户可以同时进行多个对话的图像生成，无需等待，直接新建即可。
8. 小工具：提供一些辅助的小工具，帮助用户更高效地完成图像生成任务。

版本更新方面，最新版本增加了iOS应用端存储到相册的功能，优化了小红书提示词，增加了OpenAI格式流式接收，并进行了细节优化，支持单纯文字输出和文字图片一同输出。

GitHub地址：https://github.com/Tansuo2021/gemini-3-pro-image-preview

在线地址：https://tansuo2021.github.io/gemini-3-pro-image-preview/