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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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haixiudeshanghen_cc1dwg - 首發嚐鮮!Gitee AI 上線階躍星辰 StepVideo-T2V 文生視頻模型在線體驗

2月18日,頭部大模型創業公司階躍星辰宣佈開源了文生視頻模型Step-Video-T2V,Gitee AI 第一時間上線了該模型的在線體驗。 Serverless API 頁面現也已新增視頻生成分類及Step-Video-T2V模型入口: 輸入 Prompt 後稍等片刻即可獲得生成的視頻,視頻支持下載至本地: 話不多説,直接看看效果: Prompt:幾隻巨大的長毛猛獁象穿過一

自然語言處理 , 人工智能 , gitee , serverless , 視頻處理

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒(12.12-12.19)

本週AI領域迎來密集更新,大模型方面,Runway、OpenAI、通義百聆、NVIDIA、阿里雲、字節跳動、小米、騰訊、Meta、Google等先後推出或開源視頻生成、世界模型、語音、音視頻創作等相關模型,涵蓋畫質提升、多模態支持、高效推理等優勢,部分模型引發爭議;Agent方面,Google、商湯科技等發佈研究、辦公、營銷等場景智能體;工具方面,騰訊元寶、OpenAI也更新工具功能,一起來回顧本

機器學習 , 資訊 , 數據挖掘 , 自然語言處理 , 人工智能

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mb6947bada42880 - LangChain 白話詳解:大模型應用開發的「積木工具包」

LangChain 是一個專為大語言模型(LLM)應用開發設計的開源框架,核心作用是把大模型和各種外部資源(數據庫、API、文檔)、工具(搜索引擎、計算器)“串” 起來,讓你不用從零寫代碼,就能快速搭建複雜的 AI 應用(比如智能問答機器人、文檔分析工具、自主代理)。 你可以把它理解成LLM 應用的 “樂高積木”:大模型是核心積木,其他積木包括 “數據讀取模塊”“記憶模塊”

數據 , API , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析

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deephub - PyTorch推理擴展實戰:用Ray Data輕鬆實現多機多卡並行

單機 PyTorch 模型跑推理沒什麼問題,但數據量一旦上到萬級、百萬級,瓶頸就暴露出來了:內存不夠、GPU 利用率低、I/O 拖後腿,更別説還要考慮容錯和多機擴展。 傳統做法是自己寫多線程 DataLoader、管理批次隊列、手動調度 GPU 資源,這哥工程量可不小,調試起來也麻煩。Ray Data 提供了一個更輕量的方案:在幾乎不改動原有 PyTorch 代碼的前提下,把單機推理擴展成分佈式

pytorch , 人工智能 , 深度學習

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悲傷的斑馬 - 紅利與亂象並存:2025年末GEO服務商的十字路口與生存法則

一家家居類上市公司的內部人士對GEO的態度非常明確,鼓勵項目組的同事放開了去嘗試。在AI搜索重構流量入口的2025年底,GEO服務商的報價從每月幾千到數十萬不等,市場呈現冰火兩重天的景象。 “今天行業的局面就像是20年前的搜索引擎時代,各個領域的公司都會來找我們,希望看看新機會。”一家GEO服務商的市場負責人任玉坤這樣描述當前的市場熱度。 艾瑞諮詢數據顯示,2025年Q2中國GEO市場

創新 , 企業服務 , 人工智能

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PM老周 - DORA2025:基於七類團隊畫像的 AI 研發效能診斷方法

在前一篇文章中,我們從 DORA 2025 報告的整體視角,梳理了 AI 研發效能的現狀與挑戰。這一篇,我們將深入分析報告中提出的“七類團隊畫像”,通過團隊畫像診斷幫助中高層管理者與 PMO 精準識別團隊在 AI 引入過程中的優劣勢,為進一步制定符合團隊實際情況的 AI 研發效能提升路徑提供理論支持和實踐指南。 本文聚焦關鍵詞:DORA 2025 報告、AI 輔助開發、AI 研發效能、軟

人工智能 , 研發管理 , 效能工具

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未聞花名AI - 構建AI智能體:四十六、Codebuddy MCP 實踐:用高德地圖搭建旅遊攻略系統

一、前情概要 前面有兩篇文章分別講了高德API的使用和MCP的詳細説明,今天正好基於此做一個智能的旅遊攻略助手,旅遊是生活中習以為常的事情了,短期近程、長期遠程,規劃是個很重要的事情,我們或多或少的經歷過旅遊過程中的各種不好的體驗,當前旅遊信息市場也存在嚴重的碎片化問題,一般我們在規劃行程時,需要同時查閲攜程、美團、馬蜂窩、小紅書等多個平台,每個平

AIGC二三事 , 高德地圖 , 數據 , API , pytorch , mcp , 人工智能

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雨大王 - 汽車製造工藝開發如何實現智能化與綠色化轉型?

在現代汽車工業體系中,製造工藝的開發與創新已成為推動行業變革的核心驅動力。隨着全球汽車產業向電動化、智能化、網聯化方向加速演進,傳統的衝壓、焊接、塗裝和總裝四大工藝正在經歷深刻重構。工藝開發不再侷限於單一技術環節的優化,而是融合材料科學、自動化技術、工業互聯網和綠色製造理念的系統性工程。這一過程的核心挑戰在於如何平衡生產效率、產品質量與可持續發展之間的關係,同時快速響應市場對個性化與高端化的需求。

人工智能

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小魚兒 - 深度學習 分類標籤噪聲比較大 分類標籤的作用

“分類”與“標籤”的使用 始 在使用博客的時候,常常看到分類和標籤,容易產生困惑的是,我們用什麼方式可以很好的使用分類和標籤呢? 查 分類屬於先前框定內容的“界門綱目科屬種”,標籤是屬於文章關鍵字的提煉,可以説是兩種收納方式。 分類 分類是一個將思想或事物進行識別、差異化和理性化的過程。也通常是出於某一目的,進

數據 , 深度學習 分類標籤噪聲比較大 , 概念思考 , 人工智能 , 深度學習 , 參考資料 , 標籤的使用

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上海拔俗網絡 - 基層數據治理+AI應用系統:讓基層工作告別“數據泥潭”

在社區服務、鄉鎮治理、街道辦公等基層場景中,“數據多、口徑亂、用不上”是長期痛點——工作人員要反覆填報多套表格,數據重複錄入還易出錯;零散數據難整合,導致政策制定缺依據、民生服務難精準。基層數據治理和AI應用系統的出現,用“數據規範+智能賦能”的技術邏輯,打通基層數據流轉全鏈路,讓基層工作從“被動填表”轉向“主動服務”。 這套系統的核心技術落地,聚焦“數據治理”“AI賦能”“場景適配

數據 , NLP , 系統搭建 , 人工智能 , 應用技術

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出手吧Glen - AI鍊金術大揭秘!一鍵召喚“創意大師”,讓你的圖片秒變魔法世界

大家好,我是立志替大家出手的AI區(最近在努力搬磚的)UP主Glen。 友友們,大家好!今天我給大家帶來了一個超級好玩的東西——AI繪圖!你有沒有想過,有一天AI繪圖可以像鍊金術一樣神奇?輸入幾張圖片,再念個“咒語”,就能變出全新的畫面?是不是聽起來就很酷?話不多説,咱們直接開整! 【pOps——AI界的“鍊金術”】 先來個劇透:p

機器學習 , AI 繪畫 , 人工智能

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沃觀態勢感知 - 跨越文化鴻溝:出海輿情監控服務如何為出海本地化策略“導航”?

企業的全球化擴張往往不是被產品力決定的,而是被文化力和洞察力決定的。許多品牌在海外市場並不是輸給競爭對手,而是輸給了文化差異:廣告文案被誤解、包裝設計觸碰禁忌、宣傳活動不符合當地價值觀、客服話術難以滿足期待。全球消費者表層上看似都在同一互聯網中活動,但他們的表達方式、思維方式、情緒反應與文化邏輯完全不同。面對文化隔閡造成的認知偏差,企業若只依賴後台數據、銷量曲線或用户評價,很難真

實用功能 , 人工智能 , 數據分析 , 監控工具 , 思維方式

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上海拔俗網絡 - AI多智能體輿情繫統:數字世界的“千里眼”與“先知團”

打開手機是鋪天蓋地的信息,刷完社交平台又要翻新聞評論——傳統輿情分析就像在信息海洋裏“撈針”:要麼漏了關鍵聲音,要麼被海量無效信息淹沒,還總跟不上輿論發酵速度。而AI多智能體輿情分析系統,靠“分工協作”的技術邏輯,讓輿情分析變得精準、高效,還能提前預警風險。 其實“多智能體”一點不復雜,核心就是讓多個“AI小專家”各司其職、協同幹活,而非一個AI單打獨鬥。就像一支專業團隊,有采集員、

輿情分析 , ip , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

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信也科技佈道師 - 互動視頻技術在銷售AI培訓中的最佳實踐

針對銷售培訓 “理論與實操脱節、新人上手慢、培訓效果難量化” 的核心痛點,我們計劃在銷售 AI 培訓智能體中引入互動視頻培訓模式。但傳統視頻單向傳播、無交互,定製化互動視頻又存在開發週期長、複用性差、內容與交互邏輯耦合的問題,導致迭代慢、運維成本高。為此,本文基於 “視頻層與交互層分離” 核心架構,結合 JSON 配置化、動態解析、Apollo 配置託管等技術,實現互動視頻低代碼配置、高複用與高效

培訓 , 人工智能

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boyboy - coremail日誌格式字段映射

Asp.NetCore源碼學習[2-1]:日誌 在一個系統中,日誌是不可或缺的部分。對於.net而言有許多成熟的日誌框架,包括Log4Net、NLog、Serilog 等等。你可以在系統中直接使用這些第三方的日誌框架,也可以通過這些框架去適配ILoggerProvider 和 ILogger接口。適配接口的好處在於,如果想要切換日誌框架,只要實現並註冊新的 IL

機器學習 , coremail日誌格式字段映射 , logging , 人工智能 , 日誌系統 , ide

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疆鴻智能研發中心 - 疆鴻智能PROFIBUS集線器:讓鋰電生產線網絡“遙遙領先”

疆鴻智能PROFIBUS集線器:讓鋰電生產線網絡“遙遙領先” 在新能源汽車產業高速發展的浪潮下,某大型汽車鋰電池製造廠的電極車間,正面臨着產能爬坡的關鍵挑戰。車間內,塗布、輥壓、分切等精密設備高速運轉,其控制核心是一套規模龐大的西門子S7-400 PLC系統。然而,維繫整個生產線“感知”與“動作”的PROFIBUS-DP網絡,卻因早期星型拓撲結構改造困難、單點故障易導致整線

PROFIBUS集線器 , profibus , 網絡架構 , 工業通訊 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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mob64ca13ff5b03 - 中值濾波器是將高於平均值嗎 中值濾波器的工作原理

在SLAM的後端優化中有存在這兩大類優化方法:濾波器優化和非線性優化.目前大多數基於視覺的SLAM算法都是採用的非線性優化的相關方法(如應用較多的G2O圖優化框架).但是濾波器的方法仍然在某些情況下有應用,且以前不少論文都是基於濾波器優化的方法設計的SLAM算法.因此學習濾波器優化的方法對於做SLAM算法相關的研究還是有很大的意義的. 卡爾曼濾波

協方差矩陣 , 協方差 , 中值濾波器是將高於平均值嗎 , 人工智能 , 計算機視覺 , 卡爾曼濾波

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數據小探 - emgu 物體移動

在unity3d中,有多種方式可以改變物體的座標,實現移動的目的. 總結來説,分為以下幾種,這裏對於這幾種方式分別做闡述. 通過Transform組件移動物體 Transform組件用於描述物體在空間中的狀態,它包括 位置(position), 旋轉(rotation), 縮放(scale). 其實所

機器學習 , 指定位置 , 座標系轉換 , 人工智能 , emgu 物體移動 , 插值

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mob649e815b5994 - AIGC生成型人工智能平台的技術文檔

AIGC生成型人工智能平台的技術文檔 在現代數字化背景下,AIGC(人工智能生成內容)逐漸成為一種新興的技術趨勢。本篇文章將詳細記錄搭建和集成AIGC生成型人工智能平台的技術文檔,包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化。通過系統的講解,便於開發者快速理解和運用該平台。 環境準備 在搭建AIGC平台之前,首先需要明確開發環境與依賴。以下是常用的依賴安裝指

aigc , 人工智能 , JAVA , Python

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劉大貓 - IDEA配置包括:代碼快捷鍵或頁面顯示設置和常用安裝插件介紹

@[TOC] 注意: 本文章僅用於自己寫代碼設置習慣而用,方便自己查找並修改設置 如果是不聯網狀態需提前下載好插件包導入IDEA即可 下載插件包地址點這裏 配置包括:代碼快捷鍵或頁面顯示設置和常用安裝插件介紹 自己安裝插件如下:

雲計算 , 算法 , 物聯網 , 人工智能 , 大模型

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上海拔俗網絡 - AI智能就業諮詢平台:用技術破解求職“盲找盲投”困局

找工作時總踩這些坑:崗位推薦千人一面、簡歷改得沒方向、政策福利看不懂、面試提問抓不住重點。AI智能就業諮詢服務平台,就像給求職者配了個“私人技術顧問”,靠實打實的技術手段,把就業諮詢從“泛泛而談”變成“精準定製”。今天就拆解背後的核心技術,看看它怎麼幫大家少走求職彎路。 核心技術之一是自然語言處理(NLP)解析引擎,相當於給平台裝了“智能讀懂”的大腦。它能通過“關鍵詞提取+語義理解算

數據 , NLP , 人工智能 , 職業規劃 , 核心技術

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雨大王 - 汽車產業供應鏈優化的可行策略及案例分析

汽車供應鏈管理的內涵與重要性 汽車供應鏈管理是一個涵蓋從原材料採購到最終產品交付的複雜系統工程。隨着全球汽車產業的快速發展,供應鏈管理不再僅僅是為了保障零部件供應,更是成為車企提升生產效率、降低運營成本、增強市場競爭力的核心手段。尤其是在新能源汽車和智能駕駛技術快速迭代的背景下,供應鏈的穩定性、敏捷性和協同性顯得尤為重要。 供應鏈管理的核心在於對整個產業鏈的高效整合與優化。這包括供應商

人工智能

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數據挖掘者 - 真無線藍牙耳機盤點,2020新款遊戲低延遲高續航藍牙耳機_momo1996

憑實力出圈,頭戴耳機的六邊形戰士!性價比拉滿的iKF Mars實測 哈嘍小夥伴們好,我是Stark-C~ 最近天氣逐漸轉涼,有朋友讓我推薦一款適合通勤的頭戴式耳機。一個是讓自己的耳朵能暖和一些,另外還能在上下班路上享受音樂,隔絕外界嘈雜。看似簡單的描述,其實包含了多種需求。 首先可以肯定的是,頭戴式耳機絕對是冬季通勤的“加分項

自適應 , 編解碼 , 人工智能 , 無線連接 , 深度學習

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文傳商訊 - Esri推出適用於Microsoft Fabric的最新ArcGIS集成功能

加州雷德蘭茲--位置智能領域的全球領導者Esri今日宣佈,ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric正式全面可用。同時進入公開預覽階段的還有ArcGIS Maps for Microsoft Fabric,這款製圖工具能讓用户輕鬆添加商業、生活方式、人口統計和環境數據等背景信息,以豐富Microsoft OneLake中的企業數據。 E

機器學習 , 數據集 , 數據 , 空間分析 , 人工智能

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