新的Gemini图像模型（又称“纳米香蕉”）效果很好，和孩子们一起使用非常有趣（我按照他们的要求给一个做了女王，另一个做了Blippi）。 不过，它有一些相当奇怪的限制。有时，它能非常准确地捕捉相似度。其他时候，脸看起来完全无法辨认。我似乎无法分辨出它何时有效、何时失效的模式。 谷歌已经拥有相当不错的面部识别技术，因为他们在谷歌图片中就做到了这一点。 我想知道为什么他们不添加一个自动质量控制步骤，检查生成图像中的面部与原始图像中的面部是否匹配，并自动重试那些不匹配的。这样的不一致性让产品感觉不那么神奇。 更大的问题是，修正错误图像的版本几乎从来都不成功。一旦走上错误的道路，它完全无法恢复。即使修正是相当明确和适度的。几乎感觉像是某种“上下文污染”。 这似乎是一个更严重的问题，因为这是一个与Photoshop竞争的生产力工具。但也可能通过始终在后台进行多次生成并对其进行评分，只显示最佳结果来解决。 他们也不允许你重新生成（“重滚”）图像，因此每次都必须开始一个新的对话。这很烦人，并且污染了你的对话历史。 但话虽如此，它的确效果很好，肯定比Facebook Messenger中的类似功能要好得多。 如果Adobe想保持相关性，绝对必须对此有所回应。

我真不敢相信我等了这么久才从 mypy 切换到 ty（来自 uv 和 ruff 的开发者）。我想我之所以不想尝试，是因为它被宣传为“预发布”。 胡说，它运行得非常好！而且它的速度比 mypy 快了数百倍。这是一个质的飞跃。

当你的一些旧项目在某个地方被分享时，突然在 GitHub 上获得一堆新星星，这感觉真不错。 我一直认为这是一个很酷的项目，在制作过程中，我在以创造性的新方式使用 LLMs 方面有了一些真正的突破。