◆ AI 总结

本期重点关注实用教程与【模型动态】。用户分享了Gemini与Nano Banana 2配合生成Logo的工作流，同时社区涌现出针对OCR任务的微调模型和解决模型过度自信问题的HALO-Loss。

模型动态

Qwen

开发者发布基于 Qwen3.5-0.8B 的 OCR 微调模型

开发者发布了基于Qwen3.5-0.8B微调的OCR模型，在英文文档OCR任务上超越了其之前基于2B模型的版本。模型支持Markdown、HTML表格、LaTeX等格式输出。模型地址：https://huggingface.co/loay/English-Document-OCR-Qwen3.5-0.8B[7]

开源 HALO-Loss 让神经网络学会说“我不知道”

研究者开源了HALO-Loss，作为交叉熵损失的替代方案，旨在解决神经网络对垃圾数据过度自信的问题。该损失函数为模型提供了一个数学上严谨的拒绝机制，且不牺牲基础准确率。项目地址：https://github.com/4rtemi5/halo[8]

产品工具

Chrome 插件可绕过付费墙阅读完整文章

用户分享了一款已有10w+安装的Chrome插件，点击小锁图标即可绕过付费墙，阅读《纽约时报》等网站的完整文章。插件地址：https://t.co/xc72sjYxHh[4][5]

多款 AI 开发工具发布版本更新

多款AI开发工具发布更新：Claude Codev2.1.105、OpenClawv2026.4.14-beta.1、Gemini CLIv0.39.0-nightly.20260414.gdaf500623 和 v0.37.2、Codexrust-v0.121.0-alpha.6。[11][12][13][14][15]

技巧教程

Gemini

用户分享使用 Gemini 和 Nano Banana 2 生成 Logo 的工作流

用户探索出一套使用Gemini和Nano Banana 2配合生成Logo及展示图的工作流，并表示效果很好。具体流程和提示词仍在打磨，未来可能做成一个Skills。[1][2][3]

硬件动态

Reddit 用户分享“能用就行”的 DIY 家庭推理系统

Reddit用户分享了自己用烤箱烤架和鸡蛋盒搭建的DIY家庭推理系统，配置为4x3090显卡和128GB内存，引发社区关于“能用就行”硬件搭建的趣味讨论。[9]

行业资讯

Google

DeepMind CEO 哈萨比斯访谈：AGI 五年内到来，差距在拉大

DeepMind CEO 哈萨比斯在最新访谈中预测AGI 五年内到来，并认为其影响相当于【十倍的工业革命】。他指出前沿AI公司的差距正在拉大，而非缩小。[6]
Gemma / Qwen

社区热议本地大模型选择：Qwen3.5-35B 与 Gemma 4 31B 受青睐

根据Reddit社区讨论，在代码开发场景，Qwen3.5-35B-A3B是提及最多的模型；而在创意写作方面，Gemma 4 31B则几乎是一边倒的选择，因其审查少、质量好。[10]