Olá, aqui é a BIMBOX.

Hoje vamos falar sobre um produto que, à primeira vista, é uma ferramenta de geração de imagens por IA para a indústria da construção, mas que, em detalhes, vai muito além disso. O nome em chinês éTuring, e o nome em inglês éAidMaster.

Conhecemos este produto bem cedo; em 2023, quando visitamos o Grupo do Instituto de Projeto de Arquitetura de Hunan Co., Ltd. (doravante designado porInstituto de Hunan), vimos uma demonstração do produto ao vivo. Mais tarde, quando escrevemos a história dos “Três Mosqueteiros” do Instituto de Hunan, mencionamos este produto lançado antecipadamente, e amigos que o acompanhavam continuaram a perguntar: como está aquela ferramenta de geração de imagens por IA do Instituto de Hunan? Quando poderemos usá-la?

Sem rodeios, vamos direto à conclusão: atualmente, o Turing está totalmente aberto a indivíduos; não é necessário instalar nenhum software, basta registrar-se para usá-lo.

Há alguns dias, convidamos vários membros da equipe por trás deste produto para a “Conversa Noturna sobre Progresso Digital”, onde conversamos bastante sobre as funcionalidades do produto e por que, lançado em 2023, só agora foi totalmente aberto — que problemas estavam resolvendo nesse meio-tempo?

A seguir, com base nessa conversa de mais de duas horas, farei um compartilhamento completo com você.

O AidMaster é desenvolvido e operado por uma equipe de projeto com mais de dez pessoas, oriunda do Instituto de Pesquisa Digital criado especialmente pelo Instituto de Hunan.

A criação do Instituto de Pesquisa Digital, do nada, tem por trás uma história fascinante, que contamos em detalhes no artigo “Da era selvagem do BIM à era da ordem digital: a nova história dos “Três Mosqueteiros” do Instituto de Hunan”.

Atualmente, o Instituto de Pesquisa Digital cresceu para uma escala de 60 pessoas. Mais de dez são formadas em áreas tradicionais como arquitetura, estruturas e HVAC, além de possuírem capacidades de desenvolvimento digital; os demais são profissionais de computação especializados em front-end, back-end, motor UE, engenharia de IA etc., muitos com experiência em grandes empresas de tecnologia. Uma equipe com essa fusão interdisciplinar criou um ambiente de P&D excelente.

Já no final de 2023, na 2ª Conferência de Tecnologia & Lançamento de Produtos Digitais do Instituto de Hunan, o Instituto de Pesquisa Digital lançou de uma só vez sete produtos, incluindo três ferramentas de eficiência de projeto e quatro plataformas de O&M, monitoramento e controle voltadas para novos negócios.

O projeto Turing teve origem em 2023, quando a tecnologia de geração de imagens por IA começava a surgir na indústria da construção. No início, os membros apenas aplicavam, experimentavam e exploravam de forma simples, sem uma direção clara — podia-se até dizer que era “por diversão”.

Eles descobriram que o popular modelo Stable Diffusion (SD) ainda não tinha um bom desempenho, especialmente para a geração de imagens arquitetônicas, cujo resultado era mediano. Assim, dedicaram bastante tempo para ajustar a engenharia de prompts e perceberam uma melhoria evidente, ajudando muito os designers a gerar imagens de intenção de projeto.

Por exemplo, quando um designer quer gerar um edifício como uma “bolha rosa”, basta inserir algumas palavras-chave, como “bolha rosa, redondo, vidro, semitransparente, design interessante”, e ele gera uma forma que atende aos requisitos. Ou, se o designer quer gerar um edifício com estilo de “criatura marinha”, inserindo prompts como “curvas, edifício-peixe”, ele também consegue gerar algo bastante alinhado ao gosto estético de designers profissionais.

Embora, para trabalhos de produção sérios, essas fossem apenas imagens conceituais bastante iniciais, elas de fato demonstravam certa compreensão de projeto e qualidade estética. Após explorarem a fundo, concluíram que a geração de imagens por IA tinha potencial para se desenvolver ainda mais.

Após obter certo sucesso no nível de aplicação, eles fizeram experimentos técnicos mais profundos, transformando alguns projetos históricos representativos do Instituto de Hunan em um conjunto de dados privado e treinando um pequeno modelo LoRA.

A quantidade de dados inseridos não era grande e a exigência de poder computacional era muito baixa, mas o resultado foi surpreendente. Após o treinamento, o modelo conseguiu aprender bem as características de estilo de projeto do conjunto de dados, o que os deixou ainda mais certos de que valia a pena investir nisso.

Então, passaram vários meses fazendo anotação e processamento manual de dados e, com um volume de dados muito maior, treinaram e lançaram o primeiro modelo grande, cuja maioria dos dados vinha dos próprios projetos do Instituto de Hunan.

Após o lançamento, o modelo foi amplamente elogiado na comunidade ativa do SD e chegou ao terceiro lugar no ranking semanal de toda a categoria vertical de arquitetura.

Em seguida, construíram um produto tendo esse modelo como núcleo, encapsulando o modelo que treinaram em uma aplicação e integrando o fluxo de trabalho no Rhino. Dessa forma, os designers podem capturar facilmente imagens do modelo construído no Rhino e então invocar o modelo de IA para gerar imagens.

Com essa tentativa, dominaram o caminho de implementação desde o modelo de IA mais básico até o encapsulamento da interface do produto. O próximo passo era permitir que mais designers, e até usuários de outros setores, também pudessem usá-lo; assim, surgiu a ideia de criar uma versão web.

No final de 2023, após o lançamento interno deste produto de primeira geração, ele chamou a atenção de designers do setor e obteve o apoio do Instituto de Pesquisa Digital. Logo foi criada uma equipe dedicada, composta principalmente por pessoas nascidas entre 1995 e 2000, bastante jovem no geral, abrangendo funções de front-end, back-end, pesquisa de algoritmos, gerência de produto, artes etc., capaz de realizar um desenvolvimento mais profissional e levar o projeto de um produto demonstrativo à implementação real.

À medida que a P&D se aprofundava, a tecnologia subjacente dos modelos de geração de imagens evoluía rapidamente, com arquiteturas mais poderosas e maior quantidade de parâmetros. Treinar a nova geração de modelos exigia mais tanto em tecnologia quanto em volume de dados. Eles desenvolveram ferramentas automatizadas de processamento de dados para melhorar a eficiência e, em junho do ano seguinte, foi oficialmente lançado, como o primeiro do setor, um modelo de ajuste fino para a indústria da construção baseado em SDXL.

Depois, o Stable Diffusion enfrentou uma crise comercial e a tendência de todo o setor migrou lentamente do código aberto para o fechado; os modelos de código aberto com ajuste fino para setores específicos tornaram-se cada vez mais escassos. Chegou o momento de testar a capacidade das equipes de diferentes setores de treinar seus próprios modelos.

Naquela época, o volume de dados do terceiro modelo da equipe Turing já havia se expandido para a casa das centenas de milhares, tornando impossível continuar dependendo de processamento manual; era preciso usar as ferramentas totalmente automáticas que desenvolveram para processar os dados de imagem. Também perceberam que, nesse volume, era muito parecido com o que os modelos fundamentais básicos dizem: “com força suficiente, até um tijolo voa”. Desde que se tenha domínio dos parâmetros e da experiência, o desempenho do modelo pode melhorar enormemente, já sendo capaz de alcançar, em um único modelo, um bom desempenho abrangente em vários cenários, como arquitetura, interiores, paisagismo e planejamento urbano.

Em janeiro deste ano, a equipe Turing lançou outro novo modelo baseado em XL, treinado em conjunto com a Glodon, com o conjunto de dados expandido para centenas de milhares de itens. Aproveitando o poder computacional da Glodon e a experiência de treinamento da equipe Turing, o desempenho ficou em posição de liderança, seja em comparação com modelos de código aberto ou com modelos arquitetônicos semelhantes. Este ano, eles também se preparam para treinar e iterar uma nova versão com base no modelo de próxima geração Flux, usando um volume de dados ainda maior, para lançá-la na plataforma Turing.

Em 2024, o AidMaster concluiu o encapsulamento e lançou uma versão beta interna para o instituto. Na época, quase mil designers de todo o instituto se registraram e usaram a ferramenta, com alta atividade; uma grande parte desses designers ainda a usa frequentemente em trabalhos de produção até hoje.

Ao ver os resultados, a empresa finalmente lançou o Turing na internet pública. Assim, em abril de 2025, o Turing foi oficialmente aberto ao público. Em dois ou três meses, acumulou mais de 5.000 usuários e coletou muitos feedbacks: em comparação com os grandes modelos genéricos, as imagens atendiam muito bem à intenção de projeto deles e podiam ser inseridas diretamente nos textos de apresentação de propostas.

Com o acúmulo de tecnologia, a equipe Turing também já registrou várias patentes, publicou diversos direitos autorais de software e artigos, e cooperou com empresas relacionadas para concluir projetos de IA de nível nacional.

Isso também esclareceu nossa dúvida: nos últimos dois anos, a equipe Turing vem iterando continuamente seu modelo especializado, usando centenas de milhares de dados profissionais para ajustar especificamente o modelo para a indústria da construção, fazendo com que a qualidade e a controlabilidade das imagens se distanciem dos grandes modelos genéricos como Midjourney e Stable Diffusion.

Além disso, dedicaram muita atenção à interação e ao fluxo de operação, absorvendo e adotando muitas sugestões e necessidades dos designers, para que eles pudessem usar de forma intuitiva e direta, “pronto para uso”, afinal, sua atividade principal ainda é criar propostas e projetos; esperar que gastem muita energia escrevendo prompts e ajustando parâmetros toda vez seria pouco realista.

Assim, hoje, finalmente podemos usar esta plataforma Turing.

A seguir, vamos pular todas as considerações de desenvolvimento e, totalmente da perspectiva de um designer comum, ver quais funcionalidades o AidMaster possui.

Atualmente, o produto AidMaster atende principalmente às imagens de efeito e imagens conceituais de intenção nas quatro especialidades de arquitetura, interiores, paisagismo e planejamento, resolvendo uma série de problemas dos designers.

Por exemplo, na fase inicial do projeto é preciso desenhar esboços, modelar, renderizar e retocar imagens, comunicar repetidamente as imagens de efeito com o cliente e, muitas vezes, elas são rejeitadas, exigindo remodelagem e nova renderização. A IA pode ajudar os designers a pular essas etapas intermediárias complexas, chegando diretamente à imagem de efeito em um passo, aumentando a eficiência da comunicação e da entrega do trabalho.

O Turing não requer instalação de software; basta acessar o site (https://www.aidmaster.cn) e fazer login na conta para usá-lo diretamente. No lado esquerdo, é possível ver todas as ferramentas, que incluem principalmente 4 seções, voltadas para designers em diferentes fases e com diferentes necessidades.

Esta seção é voltada principalmente para iniciantes; todos os parâmetros já vêm ajustados nos bastidores, a operação é muito simples e não é preciso se preocupar com prompts complexos. Com um pouco de prática, o designer consegue obter resultados bastante satisfatórios nos cenários a seguir.

Transferência de inspiração:Permite usar algumas imagens não arquitetônicas, como seres da natureza, objetos do cotidiano etc., para gerar propostas arquitetônicas. Hoje, muitos projetos arquitetônicos buscam inspiração na natureza, e alguns clientes podem ter preferências especiais próprias; na fase inicial, é possível fazer uma grande quantidade de comparações de propostas.

Geração de esboços a linha:Ao fazer upload de uma imagem desenhada à mão, é possível gerar diretamente um conjunto de imagens de efeito. Muitos designers gostam de começar esboçando no papel e, depois, usar a geração de imagens por IA para obter perspectiva, materiais e efeitos de luz e sombra precisos; essa funcionalidade é muito apreciada por diversos designers.

Renderização de modelos:Seja um modelo de volumetria ou um modelo 3D mais refinado, ambos podem ser renderizados diretamente na plataforma. Como ela usa diretamente a captura de tela do modelo, não importa qual software de modelagem foi utilizado. As cores e os materiais do modelo influenciam a intenção da imagem de efeito que a IA infere e gera.

Reforma arquitetônica:Muito adequada para a atual e popular direção de renovação urbana, para projetos “rápidos, simples e diretos” que exigem reforma veloz: basta tirar uma foto no local e, ao voltar, gerar diretamente uma imagem de efeito da reforma, permitindo que o cliente defina rapidamente sua intenção, sem precisar primeiro medir, depois modelar, renderizar e gerar a imagem — economizando muito trabalho.

Decoração de residências:Esta funcionalidade é usada na área de decoração e acabamento; por meio da IA, adiciona-se decoração, móveis etc., podendo mostrar o efeito de uma casa em estado bruto após a reforma, sendo muito apreciada por designers de interiores.

Esta seção é adequada para designers que não se satisfazem com os efeitos predefinidos da plataforma e têm exigências mais altas quanto à controlabilidade das imagens geradas; eles podem ajustar parâmetros mais detalhados conforme suas necessidades.

Por exemplo, é possível controlar o efeito da imagem gerada por meio das diferentes proporções das quatro dimensões de intensidade de controle da imagem: linhas, profundidade, materiais e imagem original.

Variação de atmosfera

Transferência de estilo

Quando o designer já concluiu a geração inicial nas seções anteriores, pode vir a esta seção para fazer algumas modificações posteriores.

Ampliação em alta definição:Se, após gerar a imagem, você achar que os detalhes ainda não são suficientes, pode continuar aumentando a resolução. Além de suportar imagens geradas na plataforma Turing, qualquer imagem enviada pode ser ampliada em alta definição pelos algoritmos de IA.

Expansão de dimensões:Quando é preciso criar pôsteres com dimensões especiais e a proporção da imagem original não é suficiente, a IA pode expandir a imagem horizontal ou verticalmente, adicionando de forma muito natural os elementos do entorno.

Remoção por preenchimento: Às vezes, a geração de imagens por IA pode apresentar alguns bugs ou objetos que o designer não deseja; com esta funcionalidade, é possível removê-los com um clique.

Substituição por preenchimento: Permite manter o efeito geral e substituir e regenerar posições locais da imagem. Por exemplo, ao inserir o prompt “substituir o volume quadrado por um volume curvo”, a nova imagem gerada se encaixa de forma fluida na intenção arquitetônica e na forma anteriores.

Com essas ferramentas, os designers podem reduzir o número de vezes que usam a IA como uma “loteria de caixa surpresa”, sem precisar recomeçar tudo por insatisfação com um detalhe local, além de ajudá-los a se livrar do fluxo posterior de Photoshop, concluindo todo o trabalho em um único conjunto de ferramentas.

Esta seção usa a IA para realizar edição avançada de imagens, permitindo muitas funcionalidades que o SD não consegue. Ela não gera imagens usando palavras-chave fragmentadas ou controlando contornos, mas sim descrevendo as necessidades de forma simples em linguagem natural.

Por exemplo, ao fazer upload de duas imagens e inserir “gerar uma imagem usando a cadeira da primeira imagem e o cenário da segunda”, é possível transferir a cadeira para a nova imagem.

Outro exemplo: ao fazer upload de uma planta baixa e inserir “gerar uma imagem de efeito de um cômodo com base nesta planta baixa”, é possível gerar uma renderização 3D com o mesmo layout.

Esta funcionalidade pode ser aplicada a algumas necessidades reais de projeto; por exemplo, ao fazer upload de uma imagem e pedir à IA para “mudar a perspectiva do edifício para uma vista de cima a 45 graus”, é possível obter uma nova perspectiva sem ter um modelo 3D.

Depois que o Turing foi aberto a usuários de todas as plataformas, pessoas de outros setores também passaram a usá-lo como uma ferramenta de geração de imagens em linguagem natural, criando avatares, quadrinhos e pôsteres, divertindo-se muito.

Essas funcionalidades são, na prática, bem simples de usar; basicamente, alguém que não conhece a IA a fundo consegue começar a se divertir em dez minutos e já trabalhar de verdade em cerca de uma hora.

O princípio de otimização da equipe Turing também é usar, sempre que possível, uma interação intuitiva, em vez de fazer as pessoas decorarem vários prompts para concluir o trabalho. Achamos que obrigar as pessoas a se adaptar à IA por meio de comandos complexos só funcionaria para um pequeno grupo de geeks.

Uma boa ferramenta de IA deve ser assim: esconder suas próprias capacidades nos bastidores, facilitar a vida do usuário no design de interação do front-end, com classificação clara e objetivo definido — invocar a funcionalidade certa para cada tarefa, chegar e sair rapidamente.

Atualmente, há muitas ferramentas de geração de imagens arquitetônicas, tanto no país quanto no exterior. Depois de ver como usar o AidMaster, é preciso ver também como são os resultados.

De modo geral, o grande modelo, ajustado com centenas de milhares de dados profissionais, apresenta uma qualidade de geração realmente impressionante. Abaixo estão alguns conjuntos de comparações de detalhes.

No primeiro conjunto, é possível ver que a qualidade de geração da luz e sombra, da textura e do gramado ao redor é claramente superior.

O conjunto a seguir é de design de interiores, comparando a qualidade da geração direta de imagens de efeito de acabamento a partir do esboço a linha.

Abaixo está a comparação de efeitos de paisagismo; o material dos pisos e a textura das plantas são claramente melhores.

A comparação das imagens de efeito de planejamento e projeto também é bastante evidente. Observe os detalhes: a geração da fachada do edifício e da vegetação pelo AidMaster se aproxima muito do resultado da modelagem tradicional.

Na modificação de materiais, o desempenho também é bastante inteligente: ao alterar a parede de tijolos do edifício no centro para pedra cinza fixada a seco, é basicamente possível atingir exatamente o ponto indicado.

Após dois anos de iterações e atualizações rápidas, o AidMaster, na verdade, ainda está longe de alcançar uma fase de estabilidade. Conversando com a equipe Turing, soubemos que eles continuam, com o auxílio da IA, a adicionar constantemente novas funcionalidades divertidas e úteis a esta plataforma.

Além da geração de imagens, eles também desenvolveram a funcionalidade de geração de vídeos, igualmente focada na indústria da construção: ao inserir o quadro inicial ou os quadros inicial e final, é possível transformar uma renderização estática em um vídeo de passeio virtual.

O designer pode escolher o modo de movimento da câmera do passeio (zoom, panorâmica, deslocamento etc.) ou inserir prompts, dizendo à IA como o vídeo deve ser gerado. Atualmente, suporta vídeos de efeito de cerca de 5 segundos; para durações maiores, por enquanto é necessário salvar o quadro final e usá-lo como quadro inicial, gerando segmento por segmento e depois unindo-os. No futuro, poderá suportar a geração de vídeos mais longos. Assim, não apenas as imagens de efeito estão resolvidas, mas também as animações de passeio virtual.

Esta funcionalidade teve origem em uma exploração conjunta da equipe Turing com uma marca de móveis e decoração na área de imagens de efeito: importar diretamente as imagens dos produtos para a plataforma Turing e, com a IA, ajudar o usuário a substituí-los, com um clique, no cenário de sua própria casa, vendo diretamente o efeito após a compra. Para isso, é necessário que os móveis gerados sejam modelos 3D com materiais.

Atualmente, eles já extraíram essa funcionalidade de imagem para 3D, formando uma seção independente. É possível fazer upload de uma imagem de apenas um ângulo; se for necessária maior precisão na modelagem dos lados e da parte traseira, também podem ser enviadas imagens de vários ângulos. A funcionalidade “Extrair sujeito” remove o fundo desordenado e gera um modelo 3D com texturas de materiais, que pode ser baixado localmente com um clique — muito adequada para equipes acumularem ativos de modelos 3D de pequenos objetos.

Desde que a imagem original seja suficientemente nítida, o resultado gerado é bastante bom.

No ano passado, o Instituto de Pesquisa Digital do Instituto de Hunan já havia criado internamente um sistema de perguntas e respostas sobre conhecimento. Aqui, o papel mais importante da IA foi reduzir a dificuldade de busca.

Por exemplo, antes, para buscar normas, era preciso inserir palavras-chave exatas para encontrar a resposta; agora, usando a capacidade de compreensão de linguagem natural da IA, é possível invocar facilmente a busca nos bastidores e obter resultados mais precisos.

Eles reuniram e organizaram as normas mais usadas pelos designers, estruturando as informações originais. Diferentemente dos grandes modelos de linguagem genéricos do mercado, a busca é feita apenas dentro do escopo da base de conhecimento e, ao apresentar os resultados, pode saltar para o texto original da norma, facilitando a verificação e confirmação.

Por trás de todas essas funcionalidades de que falamos, existe uma linha lógica principal? Nesta edição da “Conversa Noturna sobre Progresso Digital”, a equipe Turing compartilhou suas reflexões.

O ponto de partida do AidMaster foi a geração de imagens a partir de texto e a geração de imagens a partir de imagens, funcionalidade que também é hoje a mais bem consolidada. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, o posicionamento e a perspectiva da equipe também mudam constantemente. No futuro, eles esperam transformá-lo em um agente de IA abrangente voltado para a indústria da construção. Somente em termos de funcionalidades, as seguintes direções já estão sendo pesquisadas e desenvolvidas:

➤ Geração multimodal:A geração de imagens por IA é relativamente madura, a geração de vídeos por IA está em desenvolvimento e, ao mesmo tempo, na área de texto, muitos colegas da equipe com formação profissional em IA estão se dedicando integralmente ao desenvolvimento de recursos como bases de conhecimento do setor, geração de textos e até geração de propostas de licitação.

➤ Geração de modelos 3D:A geração de modelos de móveis já funciona de forma preliminar; a seguir, explorarão o uso da IA para gerar soluções precisas de decoração de interiores.

➤ Software auxiliar de projeto:As metas futuras também incluem usar a IA para auxiliar no software de escritório dos designers, permitindo operações por comando em softwares CAD/Rhino/DCC. Atualmente, já foi implementado de forma preliminar o controle da API do Rhino por meio de linguagem natural, gerando modelos editáveis de layout de cômodos com base em plantas baixas simples.

➤ Banco de dados do setor:Em um futuro mais distante, eles também planejam, sob a premissa da conformidade, compartilhar com o setor conjuntos de dados de desenhos e modelos, promovendo juntos o progresso tecnológico.

Do ponto de vista comercial, isso não é uma afirmação grandiosa e vazia, mas sim um planejamento de produto que está sendo concretizado em cenários de negócios específicos.

Por exemplo, na licitação: modelos 3D e imagens de efeito consomem grande parte dos custos de mão de obra, e o resultado final ainda é uma combinação de imagens e textos. Então, esse agente pode ser dedicado a essa finalidade específica, tornando-se um sistema de geração de documentos de licitação por IA, resolvendo tudo em um só lugar — desde a geração de imagens por IA até a criação de propostas a partir de uma base de conhecimento de licitações históricas. Atualmente, esse fluxo já apresenta resultados preliminares e há parceiros colaborando em seu avanço.

O que foi discutido acima reflete o conteúdo até a data de publicação deste artigo. Na verdade, ao conversarmos, o produto ainda está em rápida iteração, e o aplicativo móvel também está prestes a ser lançado em breve — vale a pena esperar.

Olhando para trás agora, da livre exploração e experimentação de uma pequena equipe até um planejamento de produto com uma estrutura comercial completa, podemos ver a liberdade e o apoio que o Instituto de Pesquisa Digital do Instituto de Hunan — essa equipe que frequentemente “elogiamos” — oferece aos jovens, e também a coragem da nova geração de profissionais de produto, que ousam pensar e agir. Impressionante.

Desde o beta público, o Turing é voltado principalmente para usuários individuais, e é claro que você também é bem-vindo para experimentá-lo.

Ao mesmo tempo, como instituto de pesquisa digital de uma empresa estatal tradicional, toda a equipe também está investindo na direção B2B. Atualmente, várias grandes empresas já confirmaram a intenção de compra, realizando desenvolvimento personalizado e treinamento de modelos direcionado com base nas funcionalidades existentes, ou desenvolvendo em conjunto com ambas as partes em direções específicas.

A equipe Turing está implementando gradualmente um conjunto completo de serviços, de ferramentas a treinamento. A vantagem é que, sendo também profissionais da indústria da construção, o custo de comunicação entre os usuários e eles é muito menor do que o custo de comunicação com as grandes empresas de internet.

Na conversa, alguns amigos da equipe Turing disseram que, no futuro, pesquisar aplicações de IA será certamente uma tendência da qual nenhuma empresa poderá escapar; cada empresa também deve, considerando os custos que pode investir e a capacidade de seu pessoal, encontrar com precisão seu nicho ecológico. Toda a indústria da construção é relativamente lenta e atrasada na onda da IA; pelo lado positivo, a janela de oportunidade deixada para as pessoas ainda é suficientemente longa.

Para os institutos de projeto, certamente não é adequado investir custos enormes para competir com as grandes empresas de internet nos modelos fundamentais. Mas a maior vantagem das empresas tradicionais de áreas especializadas ao trabalhar com IA é ter os dados em mãos, como imagens de efeito, documentos históricos etc. — essa é uma boa carta em nossas mãos.

Ao mesmo tempo, é preciso estar preparado para fazer o trabalho árduo: primeiro, dedicar grande esforço para processar bem esses dados “sujos e malcheirosos”, só então será possível construir a barreira mais central da empresa.

O Turing pode ser considerado um produto de sucesso no campo da IA para a construção? Ainda não é possível chegar a uma conclusão definitiva. Eles próprios dizem que toda a exploração ainda está em andamento.

Mas esta equipe jovem, depois de experimentar as novidades como todos os outros, ousou continuar avançando — trabalhando com dados, treinando modelos, encapsulando capacidades, expandindo capacidades — abrindo um caminho de produtização para os que virão depois. Isso merece nossos aplausos.

Mesmo para os usuários comuns que não têm intenção de explorar a IA, é bonito, fácil de usar, gera imagens logo de cara com alta qualidade, e os pontos/créditos não são caros — não dói usá-lo no trabalho diário. Só por isso, meus amigos e amigas, devemos valorizá-lo bem e proteger nossos aliados.

Por fim, deixo aqui o site oficial do Turing AidMaster; copie-o e acesse no navegador, registre-se com o número de celular e já pode usar. Corra e experimente.

https://www.aidmaster.cn

Além disso, esta equipe jovem sabe muito bem “se divertir”; além de criar produtos, também trabalha com operação de novas mídias na internet. No WeChat Official Account e no Xiaohongshu (RedNote), frequentemente compartilham novas funcionalidades e novas formas de usar, produziram muitos tutoriais gratuitos amigáveis para iniciantes e até fazem lives para conversar e compartilhar com todos. Se você quer dominar a fundo algumas formas especiais de uso, deixo aqui, como cortesia, o WeChat Official Account e o Xiaohongshu oficiais deles — vale a pena seguir.

Com atitude, com profundidade, BIMBOX — até a próxima!

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