都说“摄影是用光的艺术”，这意味着在光照条件良好的情况下，就算是普通的相机、也能够拍出相当有意境的照片。而在光线不足的情况下，拍月亮都需要强大的算法作为支撑。更何况受限于智能机影像传感器的体积制约，静态图像的数字降噪技术，一直是个难以攻克的难题。
好消息是，即使热量与物理规则制约了我们打造更好的相机传感器，但 Google Research 设立的 MultiNerf 开源项目（GitHub），意味着我们正在接近硬件可实现的目标。
在原始图像数据的基础上，算法能够在特定 AI 的加持下，分析逆推出没有影像传感器产生的明显噪点的画面“应该”是什么样子。
尽管该项目仍停留于商用前的研究阶段，但作为摄影与 AI 领域的爱好者，我们还是 Google Research 的最新进展感到激动不已。
事实上，近年来计算摄影已在某种程度上存在于所有现代智能机中。而展望未来，摄影与计算图形之间的界限将变得愈加模糊。
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AI搜索时代，58.5%的Google搜索已成"零点击"，ChatGPT日查询超10亿次。品牌若未出现在AI工具推荐中，将错失新流量入口。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需监控品牌在豆包、DeepSeek等AI平台的曝光排名，并推荐AIBase工具实现数据可视化。建议企业建立监测基线，聚焦高价值问题优化内容，形成"监控-优化-验证"闭环，抢占AI推荐流量先机。
10月31日，Yoosee以“AI新生，领航出海”为主题发布AI2.0全球生态战略。面对智能安防全球化竞争从硬件转向平台生态、数据主权与品牌信任的综合较量，Yoosee通过三大升级破局：云边协同AI架构攻克全球连接难题，自研AI灵眸芯片实现毫秒级精准识别；星瀚AI云平台5.0部署多模态大模型，赋能消费级摄像头获得云脑算力；构建去中心化出海模式，联合全球伙伴通过硬件定制、4G流量套餐等五大维度实现持续增长，让中小型企业以“零库存、高分成”轻量化撬动全球市场。
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