“惊艳”两个字已不足以形容，它是跨时代的领先。 锦缎 😢 若论当前最火的AI应用，非谷歌的香蕉Nano Bana👏na莫属。 Nano Banana原名是Gemini 👍2.5 Flash Image，但自从它验明真身，大家普遍反🤩映还是Banana好记。 而听劝的谷歌，也马上把模型名🎉换了回去。 不论是文本生成还是图像编辑，Nano Ba🎉nana都展现出了断档领先的实力。 首先来看看评分： 😘 图：LMarena文生图模型排行榜 图：LMar🚀ena图像编辑模型排行榜 展开全文 可以看到，文🙌生图能力属于最优一档，而图像编辑能力更是碾压级别，几乎砸穿了😢Photoshop的锅。 我们可以笃定，Nano Ba🤯nana之后，全球软件业彻底变天了。 01 用户体验：🤗惊艳两个字已不足以形容 事实上，惊艳这两个字，已经不足😊以形容Nano Banana的强大。 先前的文生图评测🔥中，我们已经见识过它的本事。 但根据Gemini AP⭐I文档中的描述，它还有几个其他的拿手好活： 在Nano💯 Banana被发现出现于LMarena之前，各家大模型对于😂文生图中的文字几乎都束手无策。 哪怕不提汉字，只是英文🙄单词，生成出来的基本都是乱码，令人难以理解。 Nano🤩 Banana轻而易举地攻克了这一难关。 而最近让Na🥳no Banana在网络上爆火的原因，则是有网友发现它可以制👍作精度极高的手办图。 图片中的手办完全能够以假乱真，圈🌟外人可能完全无法分辨这到底是不是真的手办。 除此之外，🙄Google还明确介绍了Nano Banana的其他生图优势🌟： 例如逼真的场景、风格化的插图和贴纸、产品模型和商业🤔摄影、极简风格和负空间设计等。 而在图像编辑方面，Na🤯no Banana也能够出色的完成以下任务：例如添加和移除元😆素、局部重绘、风格迁移、组合多张图片、高保真细节保留等有效解😡决了以往模型牵一发而动全身的问题。 这么说可能有些抽象😊，我们用Nano Banana团队在采访中谈到的例子来解释。🙄 ①像素级的修图编辑 最常见的需求之一：只想修改🤩一张图像中的一处细节，但又希望其他部分保持原样。 旅游😂照片P掉路过的游客、自拍照去掉熬夜的黑眼圈，这些对于以往的多😴模态模型来说，并不是一项很简单的挑战。 微小的修改往往😅会导致图像整体风格或结构的不协调，而观感则会遭到严重的破坏。😊 Robert Riachi在采访中提到，团队在模型2😂.0版本时期遇到的一个主要挑战，就是编辑时往往无法保证与图像🎉其他部分的一致性。 但通过持续的爬坡训练和用户反馈收集😴，Nano Banana才取得了明显的进步。 无论是给👍小猫戴上一顶帽子，还是调整一件家具的方向，它都能做到保持场景🥳的整体姿态和结构不变，让编辑的部分与图像其余部分无缝融合。 😍 而这种精准的控制力，对于需要高度一致性的创作场景至关重💯要。 ②不同角度的渲染 图像虽然是2D的，但它反🤩映的内容却是3D的。 因此，想要完成对现实世界中物体的🙌精确编辑，还需要AI对三维空间具备一定的理解能力。 N🤔anoBanana能够从不同的角度渲染角色和物体，创造出全新😢的场景。 比如，上传一件家具的图像，让它从侧面或是背面🥳重新生成，生成的结果仍然能保持高度一致性。 这种能力不😜仅是像素的复制，而是通过理解对象的外观和深层结构，对原始图像🙌进行实质性变换，而创作自由度也是由此而来。 ③交错式生🤩成 相比于文本，图像中包含的信息往往更多。 对于👏较为复杂的图像生成任务，Nano Banana引入了交错式生😊成的新范式。 传统的文生图模型需要一次性处理所有细节，🙌如果指令中包含大量修改或元素的提示，模型就很容易发生饱和现象😍。 Nano Banana采取的解决方案是化整为零。 😂 将复杂的提示分解为多个步骤，逐步进行编辑或生成。 🤩 这种增量生成的方式，能够让模型处理细节时更加精准。 👏同时，它还可以积累上下文信息，从而生成高度复杂且高质量的图像🚀。 创作流程因此变得更加灵活可控，模型处理复杂任务的能👏力也得以显著提升。 ④超越用户的预期 Mosta😢fa Dehghani在访谈中提到了一个词智能感。 他🤔给出了一个有趣的例子：在要求模型执行某项操作时，模型并未原封😊不动地遵循并执行他的指令。 但最终生成的结果却比他实际😴描述的要更好，这使得他感到十分惊喜。 可以看出，Nan😢o Banana已经打破执行命令的工具这一格局。 它具🤔备一定的真实世界的相关知识和常识，能够在一些特定情境下对用户👍的模糊或错误指令进行修正和优化。 这种智能带来的影响可🤩好可坏，或许它无法达成用户的预期效果，但也可能生成更符合用户🤩潜在需求甚至更具创意的图像。 对于大部分人来说，这种智🥳能还是会明显提升用户体验，毕竟创意总是可遇而不可求的。 🤩 02 商业化前景：文生图盈亏平衡出现曙光 任何先进的😁技术，其商业化落地都离不开成本效益的考量。 而Nano😅 Banana在图像领域的应用，自然也涉及到成本和潜在的盈利😀模式。 Robert Riachi在采访中，明确提出多😍模态数据（图像和视频等）的爬坡训练非常困难。 这需要大😉量的人类偏好信号，因此训练就需要投入巨大的时间成本和资源。 🤯 机器学习的过程中，需要锚定一个指标用于评估训练结果的好😁坏。 以往的指标往往需要几个小时才能获取到有效反馈，而🤗Google的研究团队则始终在努力寻找更为高效的训练指标。 😎 另一方面，图像的极度主观性，使得收集并处理用户反馈成为😀一个同样耗时且昂贵的过程。 Kaushik Shiva😆kumar强调了人工评分在图像生成评估中的成本效益问题。 🤔 先前我们的AI竞技场一文中曾经介绍过，LMarena就采🎉用了这种人工评分的方式。 我们看到的排行榜上的Vote🙄s正是由该网站的使用者进行投票得出的。 即便是效果如此❤️出色的Nano Banana，目前的投票数量也只有22万左右👍。 因此，让足够多的用户进行图像质量评分固然能提供良好😉的信号，但这种方式的成本恐怕令Google团队都难以承受。 🤗 这条路走不通，就必须寻找更加高效且经济的评估指标，也就🤩是Nano Banana目前使用的文本渲染度量，这项技术我们😁后面再介绍。 除了训练成本，模型部署上线后的推理成本也🚀要考虑。 目前，Nano Banana的API定价为：🥳 文字输入：＄0.30/M tokens 文字输😍出：＄2.50/M tokens 图像输入：＄0.30😴/张 图像输出：＄0.039/张 在Google🎉 AI Studio上可以免费使用，但近期已经设置免费额度。😊 如此低的定价再加上高质量的生成效果，Nano Ban🤗ana的性价比可以说是直接拉满。 与此同时，本周网上已🤩经开始出现第三方平台以更低的价格提供Nano Banana的🤔API服务。 以AI领域现有的产品迭代速度，其他厂商推😆出水平相近的模型恐怕也只是时间问题。 仅仅依靠Nano😀 Banana的使用费用，极难覆盖Google在如此先进的模😅型上投入的巨大成本。 因此，这一重新定义AI图像领域的😆模型的诞生，更多还是为了应对市场份额和生态系统的竞争。 😍 AIGC作为科技巨头公司竞争的焦点，Google必须不断推😴出有竞争力的产品以对抗OpenAI或是Midjourney等😊公司。 而Nano Banana和Gemini 2.5🎉 Pro两款高用户评分产品的存在，有效保持了Google在A🤗I领域的领导地位。 从技术角度来看，模型的迭代和优化是😂一个几乎永不间断的过程。 平民级别的价格能够带来的，是😢所有厂商都急需的大量真实用户数据。 Google这样的🙌科技公司，更多是通过平台上提供的各种服务实现盈利。 即😜使Nano Banana现在可能亏本，但低成本的图像生成和编🤩辑能力，不仅可以用来吸引用户进入Google的生态系统，鼓励🚀用户使用Google提供的相关服务；未来，还可能成为某些更大🤯利润业务的核心组件。 03 技术逻辑：跨时代的强大 😡 Nano Banana能够在AI图像领域实现如此强大的能😂力，归功于Google团队在多模态学习、用户反馈机制和创新架💯构设计等方面的长期投入和努力。 在观看完Google官😁方发布的约30分钟的采访后，不得不对其技术能力感到惊讶。 🤯 ①文本渲染度量 这是Kaushik Shivaku❤️mar始终坚持的一项指标，起初谁也没能想到它就是成功的关键。😡 前面我们说过，Google团队需要找到一个无需依靠用😘户主观评价的指标来判断模型是否在越变越好。 在Nano🤯 Banana正式发布之前，无论是国内还是国外的多模态模型，😀生图水平参差不齐。 但在图片中加入文字这件事上，所有的😘模型都无法准确完成。 看起来，文字生成只是AI图像领域😅的一个分支，但Google团队坚持以此为优化目标。 最🙄终结果也证明了这是一个无比正确的决定。 在对文本渲染的😀不断优化过程中，研究团队发现图像生成质量也在不断提高。 🤩 天才般的想法，加上持之以恒的努力，成就了Nano Bana🤔na的强大。 ②多模态统一模型与正向迁移 Mos😡tafa Dehghani提出了Nano Banana的核心🤔理念之一：实现原生的图像生成和多模态理解与生成。 这意😘味着模型会在同一个训练运行中学习所有模态和不同的能力，而最终😡目标则是实现跨不同维度的正迁移。 简单地说，就是要让模🙄型不仅能理解和生成单一模态（比如文本或图像），还能利用从一种🎉模态中学到的知识，帮助理解和生成另一种模态。 例如，模😡型可以从图像、音频和视频中学到真实世界的相关知识，从而更好地🔥理解和生成文本。 就像Robert Riachi提到的😘一种名为报告偏差的现象： 人们在日常对话中通常不会提及💯哪些显而易见、习以为常的事物，比如朋友家的普通沙发。 👏但如果展示一张房间的图片，沙发就会自然呈现在眼前。 说🎉实话，这个例子举得有点莫名其妙，但确实有一定道理： 图😀像和视频等视觉信号里，包含着大量关于真实世界的隐性信息，而这😁些信息无需明确请求即可获取。 对于一个多模态模型来说，🙌视觉信号是了解世界难得的捷径。 这种统一的多模态学习方😉式，帮助Google团队建立了更全面和深入的世界模型。 👍 Gemini系列产品也在各种模态任务中表现出了更高的智能化🎉程度，LMarena的数据已经验证了这一点。 因此，采💯访中提及图像理解和图像生成被视为姐妹，在交错生成中互相促进。🤯 ③从错误中学习：用户反馈驱动爬坡训练 Robe😡rt Riachi着重强调了利用人类偏好进行爬坡训练的重要性😅。 但前面已经说过，不可能模型每次生成图片都让人类来判😅断孰优孰劣。 因此，Google团队收集了大量来自Tw👏itter等平台的真实用户反馈，将失败案例转化为评估基准，而🙄这些恰恰是用于改进模型的宝贵信号。 在模型的2.0版本🤯发布时，团队成员敏锐地注意到一个常见的失败案 例： 😂 编辑时无法保持图像其余部分的一致性。 于是，以此为🥳基础，团队开始针对于具体问题进行爬坡训练和迭代。 这种😜以用户为中心、从错误中学习的机制，正是Nano Banana⭐能够解决这一挑战的关键。 ④团队协作：Gemini与I😢magen的融合 采访的最后，Robert Riach🙄i也谈到了Nano Banana的成功离不开Gemini和I🙄magen两个团队的紧密协作。 Gemini团队专注于😉指令遵循和世界知识等方面，确保模型能够理解用户的意图并生成符😂合逻辑的内容。 Imagen团队专注于图像的视觉质量，⭐确保生成的图像自然美观，且不出现明显问题。 Gemin🌟i 2.5 Pro之前的长期霸榜已经说明其功能的强大，而融合🙄两个团队的视角和专业知识，Nano Banana做到了兼顾图😢像的智能性和美观性。 Nano Banana在Goog😊le AI Studio上线后，我们也可以发现，它和Gemi😜ni 2.5 Pro是融为一体的，在原先的聊天界面就可以直接😆使用，而非两个独立的模型。 这种跨团队的深度合作，使得💯Google的产品体系上升到了一个新的高度。 04 结👏语 就像很多标题所说，Nano Banana的出现毫无😊疑问给AI图像领域带来了革命性的变化。 从像素级的完美😢编辑，到交错式的复杂图像构建； 从对用户意图的智能理解😅，到超越预期的创意发散； 人工智能在视觉艺术上的创作潜🤔力正在被逐步发掘。 但与此同时，以假乱真的高质量图像也🤯在改变很多行业的现状。 尽管Nano Banana生成👏的图像目前也已经明确带有AI生成标识，但它的作品已经足以满足😢大多数人的需求。 未来的创作者和艺术家又该何去何从？ 🤗 唯一可以确定的，是AI图像领域的未来将会更加智能、更加😴高效、更具创意。 而人机之间的协作，也即将开始书写全新😜的篇章，全球软件业正因此重塑。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文：凯风 来源：国民经略 撤县并省，全面落地。 👍 一夜之间，越南全国63个省市精简为34个省级单位，62😴8个县级行政机构被整体撤销，1万多个乡级单位合并为3321个👍。 这场被越南称为“重整江山”的史上最大行政改革，自去😁年10月启动，仅8个月时间就已尘埃落定。 受此影响，越😜南短期将裁撤近10万个“铁饭碗”，长期则有25万个行政、事业💯编制受波及，而越南只有1亿人口。 15年免费义务教育；🥳与美国率先达成关税协议，同时宣布加入金砖伙伴国…… 动🚀作一个接一个，给人以“时不我待”的紧迫感，越南为何这么急？ 🥳 01 撤县并省，力度有多大？ 行政区划改革🔥，涉及重重利益调整，放在任何一个地方都历来不易。 越南🤩靠着“8年战略准备，8个月快速实施”成功落地，速度之快、力度💯之大、动作之猛令外界瞠目。 经过这轮改革，越南县级行政🌟单位不复存在，地方行政体系从“省-县-乡”三级制变成“省-乡❤️”两级制。 越南面积约33万平方公里，与云南省相差无几😘；人口超过1亿人，与河南省基本相当。 然而，一个中国省⭐份的体量，此前却划出了63个省级行政区，又下设县、乡，叠床架😡屋，极尽臃肿。 越南没有地级市，但由于体量不大，改革前😴的“省”相当于我们的地级市，改革后的“省-乡”类似于我们的“👏市-乡”。 撤并近半省级单位，直接砍掉“县”一级，削减😡70%左右基层单位，动作不可谓不大。 任何机构改革，首🌟当其冲的自然是“铁饭碗”，而刀刃向内，又是最难的。 改🥳革前越南公务员约250 万，此次改革短期影响10万人、长期影😎响25万人，相当于砍掉4%-10%的编制。 削减铁饭碗😜，效果立竿见影。越南官方预计，2026年至2030年将节省资🚀金超过190万亿越南盾（约500亿人民币）。 对于越南😅来说，减轻财政负担只是一方面。 精简行政层级，让改革轻🚀装上阵，激发市场活力，才是更关键的。 02 越南👏的行政体系，与中国有何区别？ 同为社会主义国家，同属儒⭐家文化圈，且历史上作为中国的一员，越南地方行政体系与中国有诸😉多相似之处。 越南不设地级市，最近又取消了县，与我国行😉政区划有了分野，但在省级层面，仍有高度的相似性。 越南❤️改革之后形成34个省，而我国拥有34个省级行政区，究竟是致敬❤️还是巧合，不得而知。 有意思的是，越南同样设有直辖市，🚀34个省中，共有6个直辖市，既有首都河内，也有经济重镇胡志明😊市。 河内、胡志明市之于越南，类似北京、上海之于中国，😂堪称越南版的一线城市。 作为越南经济第一大市，胡志明市👏常住人口约1400万人，2024年GDP为697亿美元（约5🚀000亿人民币），占越南全国15%左右。 目前，越南正😢在策划连通河内与胡志明市的，官方曾多次向京沪高铁取经，并非偶👍然。 更有意思的是，在这场大刀阔斧的撤省改革中，越南采😎取了“留名不留驻”的平衡术：两省合并，以一省为省名，省会则设👏在另一省。 老街省和安沛省合并为老街省，省会设在安沛；🎉太平省和兴安省合并为兴安省，省会设在兴安；西宁省和隆安省合并😜为西宁省，省会设在隆安…… 一般而言，无论是省域合并还😉是城市合并，只要是强弱结合，强者通吃就是常态。 历史上🤗江苏、安徽合并为江南省，省府一直放在南京，后来即使两省分治，😢安徽布政使司仍长期在南京办公。 折中式命名，自然是为了😡改革顺利推进。 对此，越南官方媒体越通社直言不讳，不要😢过于纠结“省名不见了”、“县没了”、“我们乡被合并了”，应当🤯超越“地方情结”，将国家利益置于家乡情结之上。 03 😉 越南改革为何这么急？ 刚刚过去的上半年，越南GD😁P增速为7.52%，创15年新高，增速位居亚洲国家最前列。 🤯 今年以来，关税战反复折腾，地缘动乱惊扰不绝，全球经济面😢临巨大的不确定性，对于以外贸为最大支柱的新兴国家来说，殊为不😴易。 面向未来，越南颇具雄心壮志，提出2030年跻身中🙌等收入国家，2045年跻身高收入国家。 要知道，就是中😉国，也是在改革开放第20个年头，1998年才晋级中等收入国家🙄，如今仍未跨过高收入国家门槛。 越南一直以“下一个中国😀”自诩，但目标不无好高骛远之嫌，但也凸显了“时不我待”之心。😎 越南之所以着急，是因为全球化红利期、人口红利黄金期、🙌产业转移机遇期，都在快速消退。 全球化的红利期正在远去🤗，国际经贸冲突、地方保护主义乃至局部战争不绝于耳，外贸早已没👍了先前的和平环境。 雪上加霜的是，越南人口红利的黄金期😴只剩下10多年时间，再不抓紧就来不及了。 为此，今年6🤔月，越南全面取消计划生育、推行15年免费教育，试图在人口滑坡😴之前托住生育大局。 更大的挑战在于，以人工智能为核心的😅第四次科技革命已经到来，正在重塑全球产业结构、重构世界经济格🥳局，后发国家显然首当其冲。 过去几十年来，亚洲国家靠着😴雁阵式的产业梯度转移先后脱颖而出，而驱动全球产业转移的核心要😡素在于成本，尤其是低廉的劳动力成本，或者说“人口红利”。 🔥 然而，人工智能突飞猛进，一旦“机器换人”取得全面突破，发😍展中国家唯一能借重的成本优势将不复存在。返回搜狐，查看更多