为什么Python对工作流如此重要? 想象一下训练大型语言模型(LLM)的场景:你需要标记数据集、输入数据、等待模型运行、评估损失、调整模型,然后重复这个过程。如果没有自动化,每个步骤都需要手动启动、 …
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking:多模态AI领域的突破性进展 在人工智能快速发展的今天,多模态模型已经成为连接视觉与语言理解的重要桥梁。百度最新推出的ERNIE …
你是否好奇过,能否在不需要超级计算机的情况下,获得大型 AI 系统的强大计算能力?新浪微博的团队正是基于这样一个问题,开发出了 VibeThinker-1.5B。这不仅仅是另一个语言模型,而是一款专为 …
本文欲回答的核心问题:Maya1是什么?它如何通过3B参数的紧凑架构,在单张消费级GPU上实现超越商业闭源模型的情感化语音合成能力? Maya1的诞生标志着开源语音AI迈入了一个新阶段。这款由Maya …
引言 本文欲回答的核心问题:如何构建一个能够同时处理语音理解、生成和编辑任务的统一模型?Ming-UniAudio通过创新的统一连续语音分词器和端到端语音语言模型,首次实现了无需时间戳条件的自由形式语 …
“ 本文想回答的核心问题: “百度网盘 MCP Server 到底能干什么?作为开发者或个人用户,我怎样在 10 分钟内把它接入 Claude/Cursor,完成上传、搜索、分享、管理等一整套自动化操 …
让AI不仅能”看见”,更能将视觉信息融入推理过程 标志设计灵感来源于甲骨文”目”字。 什么是 DeepEyesV2? 正如 OpenAI 在相关文章中提 …
核心问题:如何让语音识别技术覆盖全球数千种语言? 语音识别技术正在改变人机交互方式,但全球7000多种语言中,大多数仍被排除在技术覆盖范围之外。Omnilingual ASR项目通过开源方式解决了这一 …
核心问题:为什么顶级多模态模型在”数椅子”这件事上会惨败? 如果你让GPT-4o或Gemini-2.5看一段120分钟的房屋巡视视频,然后问”视频里一共出现了多少把 …
通过经验合成扩展代理学习:DreamGym框架详解 核心问题:如何在真实环境成本高昂的情况下,实现LLM代理的高效强化学习训练? 在强化学习(RL)时代,LLM代理通过与环境的互动自我改进,但真实环境 …
核心问题:为什么开发者需要又一个工作流自动化工具? 因为工作流工具已经走上了两条极端道路:要么是完全黑盒的 SaaS 平台,绑定了你的业务逻辑却无法导出;要么是纯代码库,牺牲了可视化编排的直观性。Bu …
Gelato-30B-A3B:革新GUI操作的AI模型,超越GTA1-32B 在人工智能技术飞速发展的今天,如何让AI代理准确理解并执行用户在图形界面上的操作指令,成为了一个关键挑战。想 …
Pipedash:统一管理 CI/CD 管道的桌面应用解决方案 你是否曾经在多个 CI/CD 平台之间频繁切换,为了检查构建状态而打开无数个浏览器标签页?在不同平台的界面间跳转,手动刷新页面,只为获取 …
DeepSeek & 豆包 AI Outline Companion 插件全解析 / Dual-Site AI Outline Companion Deep Dive 项目概览 Overvie …
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)凭借其强大的理解和生成能力,已成为各行各业的重要工具。然而,这些模型也面临着一个普遍问题:它们经常”编造”信息,即产生所谓的” …
信息检索面临的现实挑战 在日常使用搜索引擎时,你是否遇到过这样的问题:输入查询词后,返回的结果与你的实际需求相去甚远?这种现象在信息检索领域被称为”词汇不匹配问题”——用户查询 …
本文旨在回答一个核心问题:如何让AI模型像人脑一样进行深度推理? 在这个大语言模型快速发展的时代,我们面临一个根本性的挑战:当前的AI系统在推理能力上存在巨大缺陷。正如人类婴儿与成年人的区别在于思考深 …
想象一下,你正在训练一个AI系统,它能像人类一样记住过去的经历,同时快速适应新挑战,而不会忘记之前学到的东西。这听起来像科幻?实际上,通过神经记忆代理,我们可以实现这一点。在这个教程中,我们将一步步构 …
用 MuMuAINovel 把 AI 变成你的私人小说工作室:从 0 到 1 的完整落地笔记 “ 核心问题:如何在不写一行 Prompt 的情况下,让 AI 帮你完成世界观、角色、大纲、章节甚至润色的 …