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ai开发框架

回答

以下是关于 AI 开发框架的相关信息：

  1. AI 架构与技术选型的 4 条原则：
    • 选主流框架：优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。
    • 测试覆盖率：用 AI 辅助生成测试代码，确保代码质量。
    • 避免私有框架：尽量使用流行框架生成独立模块代码。
    • 模块化设计：降低耦合度，方便 AI 快速开发和维护。参考链接：https://x.com/dotey/status/1869209113726529989
  2. OpenAI 相关：
    • o1 API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。
    • 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。
    • 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。
    • 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。参考链接：https://x.com/dotey/status/1869166100367151452
  3. 基于 Marscode 的 AI 新闻聚合器 MVP 开发实战：
    • 项目架构主要分为三个模块：数据采集模块负责抓取新闻、AI 处理模块使用大模型处理新闻、Web 展示模块基于 gradio 构建界面。
    • LangChain 是强大的 AI 应用开发框架，特点包括提供统一接口调用各种大语言模型、支持记忆功能保持对话上下文、内置多种提示词模板方便构建复杂 AI 交互、支持知识库集成让 AI 基于特定领域知识回答。
    • Gradio 是用于快速构建机器学习应用界面的 Python 库，优势在于只需几行代码就能创建漂亮 Web 界面、支持多种输入输出类型、内置分享功能可一键生成公开链接、完全基于 Python 对开发者友好。
  4. Dify：
    • 是开源的大模型应用开发平台，通过结合后端即服务和 LLMOps 理念，为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。
    • 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。
    • 允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。
    • 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，通过开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。
    • 一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。参考链接：Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zh-hans
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

宝玉 日报

?宝玉日报「12月18日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?AI架构与技术选型的4条原则选主流框架：优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。测试覆盖率：用AI辅助生成测试代码，确保代码质量。避免私有框架：尽量使用流行框架生成独立模块代码。模块化设计：降低耦合度，方便AI快速开发和维护。?[https://x.com/dotey/status/1869209113726529989](https://x.com/dotey/status/1869209113726529989)2⃣️?OpenAI 12天发布会第9天：开发者主题日o1 API正式版：速度更快，成本降低60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。语音交互升级：引入WebRTC支持，12行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低60%。偏好微调功能：让AI回答更具个性化，企业AI准确率提升显著。新增Go和Java工具包，简化API密钥申请流程。?[https://x.com/dotey/status/1869166100367151452](https://x.com/dotey/status/1869166100367151452)3⃣️?Sora眼中的西施：穿越古代的浪漫邂逅Prompt描述了在繁华古代集市遇见西施的唯美场景。镜头化叙事，展现了主角与西施的心动瞬间及互动细节。?[https://x.com/dotey/status/1869087190447280303](https://x.com/dotey/status/1869087190447280303)

告别繁琐搜索！我用 Marscode 简单实现了一个定制 AI 新闻聚合工具

既然说到实战，那就用一个真实的案例来展示如何利用Marscode快速开发MVP。我们要做的是一个AI新闻聚合器，它能自动采集一些科技媒体的新闻，然后用AI进行总结和分类，这次我就直接拿了一个国内比较出名的一个科技媒体-机器之心来演示给大家看看，用的是feed订阅抓取的方式，难度不大，但是可以很好的展示Marscode的开发体验。[heading3]项目架构设计[content]整个项目的架构其实很简单，项目主要分为三个模块：1.数据采集模块-负责抓取新闻2.AI处理模块-使用大模型处理新闻3.Web展示模块-基于gradio构建界面这里简单说说langchain和gradio是什么：LangChain是一个强大的AI应用开发框架，它提供了一系列工具来帮助开发者更容易地构建基于大语言模型的应用。它的主要特点包括：提供统一的接口来调用各种大语言模型支持记忆功能，可以保持对话上下文内置多种提示词模板，方便构建复杂的AI交互支持知识库集成，可以让AI基于特定领域知识来回答Gradio则是一个用于快速构建机器学习应用界面的Python库。它的优势在于：只需几行代码就能创建漂亮的Web界面支持多种输入输出类型(文本、图片、音频等)内置分享功能，可以一键生成公开链接完全基于Python，对开发者非常友好这两个工具的组合非常适合快速开发AI应用的MVP。LangChain负责AI能力的封装和调用，而Gradio则提供了简洁美观的用户界面，让我们可以专注于核心功能的实现。

RAG 提示工程（三）：迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和LLMOps的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词IDE，以及一个全面的RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify还允许用户定义Agent智能体，并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索LLM的潜力，Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册：https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地，如果是个人研究，推荐大家单独使用Dify，如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合，效果更好。

其他人在问
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
prompt 框架
以下是关于 prompt 框架的相关内容： 格式： 常见的格式包括 Markdown（兼容性强，适用于写公众号文章、百家号文章等）、无序列表、有序列表、表格（更清晰直观，适用于对比数据等）、图片（具有随机性，可搭配生成 PPT）、二维码（将链接以二维码图片展示）、Latex 公式（面对数学问题时使用，能渲染出美观的公式，但目前官网对于行内公式的渲染不稳定）、代码（适合程序员指定需要撰写的代码，也方便复制内容）、JSON 格式（ChatGPT 可以以结构化数据形式输出信息，方便应用程序处理和解析，常用于程序员开发应用程序调用 API 时）。 关键框架： ICIO 框架：包括指令（执行的具体任务）、背景信息（提供执行任务的背景和上下文）、输入信息（大模型需要用到的信息）、输出信息（明确输出的具体要求，如字数、风格、格式）。 BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示提升整体反馈效率，包括提供足够背景信息、角色设定、目标明确、结果定义、调整。 CRISPIE 框架：包括能力和角色（期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文）、声明（简洁明了的说明希望完成的任务）、个性（回应的风格、个性或者方式）、实验（提供多个回答的示例）。 律师使用 Prompt 的建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：例如，你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：明确希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment（举例）。 零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，ZeroshotCoT）：研究了 CoT prompting 的后续发展，引入了一种简单的零样本提示方法。在问题结尾添加相关提示词，能让大语言模型生成回答问题的思维链，并从中提取出更准确的答案。
2025-04-10
分析程序员在AI能力上的不同维度，比如AI框架，AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。
2025-04-09
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容： 一、Vidu Prompt 基本构成 1. 提示词基础架构 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明 为了帮助更好地理解，使用单帧图像作为例子介绍提示词与画面联想的关系。 基础词：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 二、小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二） 如果拿到由四个词语组成的提示词框架无从下手，可以这样做： 恭喜你，写出了第一个提示词，它是： 请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词（prompt）？ 情境: 任务: 行动: 结果: 请回忆写出这条提示词的过程。 最后复习本节课的三步走： 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 下课啦~ 我是 prompt 学习者和实践者小七姐，欢迎链接我交流 prompt 相关知识：se7en319
2025-04-01
形成指令让AI根据我的论文框架写论文
以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导： 1. 提供详细的背景信息：如您的个人经历、研究主题等，类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容：使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰，例如规定概述内容解读结语的结构，或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构：包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题，说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分，以案例引入的第二部分，对案例进一步分析的第三部分，以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后一段一段进行细节描写，可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格：可以自己定义，也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求：比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助写作，但并非提倡这是道德的使用方式。同时，如果是接收方，最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-30
问题定义： 1. 核心问题陈述：创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息：公司举办AI创新大赛，个人参赛，主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能，公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定：聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求： 1. 内容范围： - 必须包含：整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
runway的开发公司
Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
我是一个前端开发人员，在工作中，我可以使用哪些ai工具提效
以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 测试用例生成：AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： ，用户友好，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及多种功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14