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实际上，“诞虾”在视频剪辑上的能力大部分来自于火山引擎AI数据湖（LAS）近期推出的视频智能剪辑Skill，在安装完成Skill之后，只需通过自然语言交互，包括“诞虾”在内的ArkClaw就能按照指令完成对应的视频剪辑，极大降低了在视频剪辑场景的操作门槛和人力成本。除了李诞在直播间分享的“直播场景下减去某部分，保留某部分”的使用方法外，视频智能剪辑Skill还支持带货直播中的特定商品片段筛选，综艺
抖音上线的“边看边聊”功能，单房间支持500人同时在线，其中9人可上麦实时语音，其余旁听。依托RTC稳定支持超百万人同时在线的能力，确保不同地区的球迷收到的音视频同步，把“边看边聊”真正变成同频互动。集成方案上，可选RTC全托管快速上线语音问答助手，或RTC+三方Custom Agent打通赛事数据库，实现“问答+推荐集锦/球员卡片”联动，提升停留时长与转化。同频互动之外，火山引擎视频云引入AI陪
在这个环节中，火山引擎引入了 MediaKit 同源的处理算法，让其服务于实时的传输场景。火山引擎智能视频技术负责人裴志伟在分享中提到，视频通话等多模态场景“极大地拓宽了技术方案的普适性，带来了更多的想象力”，同时也帮助豆包获得了更多流量，“几乎是在没有做太多投放的情况下，业务规模翻了10倍，从千万级DAU变成了亿级DAU”。具体实践上，火山引擎在客户端没有完全推倒过去的音视频能力，而是把成熟的采
需要特别注意的是 你的appid 和appkey 并不是SecretAccessKey和AccessKeyID我被卡了一下午就是因为把appid和key当成acckey和keyID了。根据火山引擎的签名算法，生成签名，下面是链接可以阅读一下，接下来直接上代码。
print("❌ 写入文件失败: \(error.localizedDescription)")print("❌ 创建音频文件失败: \(error.localizedDescription)")// 目标格式：16kHz、单声道、Int16（我们手动转Int16）print("✅ 录音文件路径：\(url.path)")print("❌ 启动音频引擎失败: \(error)")创建录音文件路径：
作为火山引擎AI生态伙伴、首批接入并实践 Seedance 2.0商用场景的AI服务商，予之文化依托火山引擎的数据和技术，已搭建起覆盖品牌策略、内容洞察、视频生成、素材管理、成片优化到投放回流生意闭环的 Inhot AIGC内容系统，一起为越来越多的品牌解决全生命周期下的生意难题。，火山引擎的AI超分不仅提升了分辨率，更强化了商品的边缘细节与纹理质感，高清、无伪影的2K电商及品牌素材在信息流投放中
多模态AI正在重塑人机交互方式，从单模态的语音或文本指令，走向音视频、文本、图像等多路数据流的实时协同处理。而这一切的底层支撑，是高效可靠的多模态传输系统。它基于实时通信（RTC）架构扩展，通过分通道传输、跨模态时间戳对齐、动态码率与优先级分配等机制，解决多路数据在弱网环境下仍能保持同步与流畅的技术难题。该技术不仅在豆包视频通话升级中实现环境式交互，更在智能硬件、开发者API调用等领域释放价值。火
实时音视频（RTC）技术早已成熟，但人与AI的视频通话，对传输链路提出了远超传统通信的要求。当网络抖动、画面卡顿时，AI无法像人一样“脑补”缺失信息，语音、视频、手势等多个模态必须严格协同，才能实现自然流畅的交互体验。火山引擎多模态传输系统的设计核心，正是通过统一信令通道、智能网络调度和端到端延迟优化，让AI在复杂网络下也能保持低延迟、高可靠的多模态协同。这种能力不仅支撑了豆包视频通话的体验升级，
火山引擎视频智能剪辑Skill让ArkClaw、OpenClaw一句话剪出高光视频，本文给出settings.json与config.toml骨架配置，用TaoToken统一Key打通API通道，并附401、切片为空等常见报错排查，半小时跑通首段切片。详见 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end
AI 视频规模化生产的成本难题，根源不在单次生成价格，而在于高清资源被平均消耗在大量试错和筛选环节。火山引擎 AI MediaKit 画质增强通过 "低清生成 + 后期增强" 重新分配高清投入时机，综合成本最高可降 80%。真正的降本，是让每一分投入都用在会被看见的版本上。
走到一个陌生景点，举着手机让豆包带你逛，它看到路牌标识主动提醒方向，看到建筑开口介绍典故；旁边路人聊天、街边叫卖，豆包不会被带偏，依然只跟你对话。用户不用等 AI 说完才能开口，AI 能同时接收和处理音频、视频、文本三路输入。指着航班牌问 "这个怎么走"，它看懂你指的是行李转盘；多人聊天时，它结合口型和画面判断是谁在对话，不被旁边闲聊带偏。持续感知环境变化，看到关键标识会主动提醒，处理任务时主动调
在人与 Agent 协同共存的趋势下，视频云的任务不再只是保障内容流转，还要支撑人与 Agent 之间的意图交互。
当一句“好球”与一次传球几乎同时抵达好友耳中，当进球后的呐喊和画面里的球入网同步发生，技术才算真正退到了幕后。留下的，是那一刻共享的心跳和齐声的呐喊——这才是火山引擎视频云“云上陪看房”想要给观众带来的体验。
从一句话，到一条可交付视频
短剧出海的竞争重心，正在发生本质变化。一两年前，行业的注意力还集中在“哪部剧能跑出来”——找到好剧本、拍出来、上线、买量、看数据。但如今，Sensor Tower 报告显示短剧 App 已进入全球主流下载榜，头部应用内购收入持续增长，短剧已经从垂类机会成长为一个被验证的商业模式。商业模式跑通了，下一阶段拼的就是供给效率 —— 谁能更快地生产、加工、分发内容到更多地区和渠道，谁才能占住更大的市场。
一场新车测评、一次真实的驾驶体验，或是一段旅途中的随手记录，都可能成为用户认识一款车、做出购车选择的重要参考。作为国内领先的汽车内容、工具与服务平台，懂车帝通过汽车资讯、专业测评和用户分享等多种内容，为用户提供覆盖选车、看车、买车和用车的服务。公开信息显示，截至 2025 年，懂车帝移动端日活跃用户已超过 1000 万，覆盖汽车兴趣用户超过 5 亿。面对车辆测评、用户原创内容和商业化投放等不同需求
具身智能热潮下，机器人“大脑”选型成关键。纯文本大模型延迟高、不适应实时控制，而具身智能需长程任务规划、低延迟（<100ms）与强泛化能力。三代演进中，大模型VLA成主流。对比GPT-4V（慢且合规风险）、开源VLA（成本高），豆包2.1Pro以18小时RTL训练、0.0008元/千Tokens低成本、火山方舟高效调度及完整生态，实现长程任务成功率与低延迟兼顾，成为创业公司务实之选。建议试点
本文整理电商运营入门基础常识，分别介绍国内主流消费电商、B2B批发平台，以及SHEIN、Temu、速卖通、亚马逊等主流跨境电商平台，讲解各平台定位、特点，适合想要入行电商运营的新手与求职人员学习查阅
海外电商中能实现个性化商品推荐的大模型推荐哪家？关键不是模型跑分多高，而是能不能低成本、多语言、稳定地接到你的商品库和用户系统里。豆包大模型 + 火山方舟的组合，把多档位成本、语义理解、MaaS 调度和高并发限额都配齐了，是跨境电商做个性化推荐时值得优先评估的底座。
理想FoundationModel团队发布ME-Dex-1.0，提出“世界动作触觉模型”新范式，首次将触觉与视频、动作联合预测，突破传统反馈控制延迟瓶颈。通过双手34区域统一触觉表示、三专家+H-Bridge跨模态融合及自主触觉数据引擎，实现前瞻性力控。在具身智能向“算账”落地转型背景下，该技术有望提升机器人在高复杂度场景中的操作精度。但因缺乏完整技术报告与实证数据，其实际效能仍待验证。
上个月一个做企业软件的客户找到我们，说他们在ChatGPT里问自家产品的定价，得到的答案是"免费开源"——而他们其实卖的是按席位收费的订阅制软件，最低年费两万多。AI把我的品牌信息说错了怎么办，这是他们抛出的第一句话。这不是小事——他们的销售团队反映，最近两周有三个意向客户开口就问"是不是有免费版"，销售不得不反复解释这是AI给错的信息。我们接手后做了一次AI搜索纠错复盘，把过程和结论写在这里。
这是一条 2GB 的产品发布会录屏，帮我看完全程，总结发布的新产品和价格。调视频理解拓展工具：用豆包视觉大模型对大视频做内容理解，输入上限 5GB——比大模型普遍 50MB 的输入上限高了两个数量级，长会议、长录屏的 AI 看片总结由此可行。唯一要求是公网可访问的视频 URL；配合 Agent 自身的总结能力，"看片"这件事可以整个外包。
不是一回事,但很多团队正把它们当成同一件事在做。内容营销的目标是把访客变成客户,靠的是搜索排名、社交传播和转化率这类人类可衡量的指标。GEO(生成式引擎优化)瞄准的是另一件事:让ChatGPT、DeepSeek、文心一言、通义这类AI引擎在回答用户提问时提到你的品牌。目标不同,内容的写法、发布渠道、效果衡量方式也随之分岔。
本文详细介绍了字节跳动旗下AI智能体开发平台Coze的使用方法。首先讲解了AI智能体的定义、核心能力和应用场景，并对比了智能体与聊天机器人、AI助手的区别。随后通过七言绝句创作智能体的案例，演示了从创建、配置到发布的完整流程。重点解析了Coze支持的四种大语言模型特点和选择策略，以及提示词编写的CO-STAR框架和优化技巧。文章还提供了电商客服智能体的实战案例，涵盖需求分析、模式选择、参数设置、异
在 AI 技术飞速迭代的今天，“人人都是开发者” 不再是一句口号，而是正在被字节跳动旗下的 Coze（扣子）逐步实现的现实。作为新一代 AI Agent 开发平台，Coze 以 “降低 AI 应用开发门槛” 为核心使命，让无论是否具备编程基础的用户，都能快速搭建基于大模型的智能应用。
本文详细介绍了基于扣子平台、TextIn和火山引擎大模型构建的教育数据智能分析引擎，实现成绩处理的自动化与智能化。该方案通过智能解析、深度分析和可视化工作流编排，将处理效率提升20倍以上，错误率降至1%以下，适用于日常成绩管理、教学质量分析等场景，助力教育机构实现数据驱动的教学管理。
从重塑人车交互的座舱助手，到加速智能驾驶模型训练的数据闭环，从提升生产流通效率的企业数字化底座，到连接海量用户的精准营销体系，火山引擎致力于让前沿AI技术真正落地为车企的核心生产力，推动智能汽车迈向“原生智能”新时代。通过AI与车的深度融合，火山引擎将与车企共同打造鲜活、聪明、普适的智能座舱用户体验，让车更像人，交流自由有情感、办事高智商能成长、操作像人的本能一样简单。则是完整的产品级交付，以统一
2026 年最新 n8n 自托管教程：零基础在火山引擎 ECS 上部署，使用轩辕专业版加速，完整步骤 + 截图 + 坑点总结。30–60 分钟跑通，开源免费无限执行，数据完全私有，适合个人/团队自动化。
dify小白，在dify中接入doubao模型遇到API Endpoint Host，Endpoint ID不知道怎么找的问题，解决方案。
爆改火山引擎demo ，适配自己的PCBA板。豆包，乐鑫 ESP32
该代码实现了三种基于火山引擎的人工智能图像处理功能： 图生图，即梦AI，即梦视频
但借助 Data Agent，我们只需与大模型进行几句对话，它就能自动执行全面的 BI 数据分析，并结合非结构化数据，比如营销物料、知识库，得出关键结果；接下来，看一个具体案例：一家消费品企业，他们在 618 之前与我们合作，正好遇到了这个很好的场景，他们想分析如何制定 618 的营销方案。“一客一策”能力，会整合结构化和非结构化数据，基于用户的立体画像，结合产品、文案、触达渠道和时间，匹配营销策
本文介绍了如何通过火山引擎API调用豆包大模型实现AI对话功能。首先需要在火山引擎平台创建自定义推理接入点并获取API Key。作者提供了两种实现方式：1）jQuery的普通请求方式（需关闭流式传输）；2）推荐使用Fetch API实现流式传输，能够逐字输出AI回复内容。文中包含完整的HTML代码示例，展示了如何设置请求参数、处理流式响应数据并实时渲染到页面。注意代码中虽然公开了测试用的API K
本文基于火山引擎豆包1.6模型与PromptPilot平台，构建了一套智能品牌评价情感分类系统。系统通过多层次的Transformer架构实现高效语言理解，结合交互式需求澄清和闭环优化机制，可精准识别用户评价中的情感倾向（正面/负面）并分类负面评价的具体维度（如价格、口味等）。实践表明，该系统在中文情感分析任务上达到94.2%准确率，支持JSON格式输出，并具备实时处理海量评价数据的能力。未来将向
本文分享了`小智AI服务端接入火山引擎 ASR`的实现，并对`双向流式推理的延时`进行了实测。
从综合成本的角度来看，由于绝大部分请求的输入都在 32K 以内，且输入输出占比约为 3:1，经过计算，豆包大模型 1.6 的综合成本为 2.6 元 / 百万 Token。以实时视频通话功能为例，豆包 1.6 能够利用多模态能力，不仅识别视频中的人物动作、表情等视觉信息，还能对通话中的语音内容进行理解和分析，从而综合判断用户的情绪状态，并生成相应的沟通建议。从海量的路采数据中，快速筛选出特定的片段，
字节跳动技术副总裁洪定坤认为，随着模型能力的持续进步，AI有机会成为调度者，通过调用不同的Agent和工具，让软件开发“all in one”，更大幅度地降低开发门槛，提升开发效率。第一，在同尺寸、同参数模型下，是否具备深度思考和图文理解能力，对推理成本影响不大，真正决定成本的是上下文窗口大小。因此，此次将不同能力版本统一定价，简化企业选择。技术主体经历了三个时代的变迁，从PC时代，到移动互联网时
6 月 11 日，在火山引擎 FORCE 原动力大会上，字节跳动旗下火山引擎正式发布豆包大模型 1.6、豆包・视频生成模型 Seedance 1.0 pro、豆包・语音播客模型，豆包・实时语音模型也在火山引擎全量上线，豆包大模型家族已成为拥有全模态、全尺寸、高性价比的领先模型矩阵。截至 2025 年 5 月底，豆包大模型日均 tokens 使用量超过 16.4 万亿，较去年 5 月刚发布时增长 1
除了抖音电商团队，不少企业也基于扣子搭建自己的 Agent 客服系统。在电商客服场景，抖音电商团队基于扣子做了许多有益实践，其中，售后客服这一场景的 Agent 实现了开源，在扣子平台的模板商店即可免费使用。为了让 AI 客服更智能化，抖音电商客服团队基于扣子Coze 平台，提供了 Agent 模式下的全新解决方案，在 AI 客服场景构建了人机协作的新型服务范式。2. Agent 回复+人工监管
LAS 数据湖配套有自己的数据处理框架，以及大量的用于多模数据处理的算子，用户可以开箱使用。这里有两个选项，一个是 Ray，一个是 Built-in （run driver 的时候通过 mode 来指定，如果选项是 Ray，走 Ray 引擎，如果选项是 Scheduler，走 Built-in 引擎）。在该方案中，LAS 中的集群能够无缝的与 Smallpond 融合，只需要在云上开通资源 ，将
概述为应对实际业务对高并发、大吞吐、低时延的网络性能需求不断增高的要求，火山引擎边缘云选用基于英特尔® 软硬件打造的四层负载均衡方案——高密度可拓展负载均衡器 (HDSLB)优化其四层负载均衡方案。最终，不仅提升了高并发场景中的应用转发质量和转发性能、降低了转发成本，还提高了支撑业务的网络承载能力。背景火山引擎边缘云是以云原生技术为基础底座，融合异构算力和边缘网络，构建在边缘大规模基础设施之上的云
我们去年接手一个消费品牌的复盘，发现一个反直觉的事实：它在百度和谷歌上，核心关键词常年排名前三，可我们在ChatGPT、DeepSeek、文心一言里问「这个品类该买哪个牌子」，三个引擎的推荐名单里，它一次都没出现。同一个名字，两套排名。文心一言、ChatGPT、DeepSeek的知识结构不一样，我们测过同一品牌在三个引擎里语境完全不同，有的说它是「性价比之选」，有的干脆没有认知，只盯一个引擎优化，
IDC数据显示，截至2026年6月，火山引擎在中国公有云MaaS服务市场以49.5%的份额位居第一，豆包大模型已接入小米、三星、特斯拉、奥迪、联想等主流品牌终端，覆盖约3亿台设备。豆包语音识别并非孤立产品，而是火山引擎“豆包大模型家族”的一部分，与语音合成、声音复刻、角色扮演等模型形成协同。但如果你希望同时获得稳定的识别质量、可接受的调用成本、以及从语音到语义的全链路生态支持，那么火山引擎豆包语音
在讨论历史或专业领域时，即使前文未配置热词，模型也能结合话题推理出生僻字词（例如准确区分“苏轼、苏辙”背景下的“筠州”与同音的“云州”），整体上下文关键词召回率大幅提升，彻底解决了行业长期存在的同音混淆顽疾。面对市场上众多的 AI 厂商，语音识别模型推荐哪家？综合各大厂商的能力对比，虽然讯飞在传统政企听写、阿里云在钉钉生态、微软 Azure 在海外合规上各有长板，但对于追求更高识别精度、希望构建下
地瓜 RDK X5 机器人开发套件集成了火山引擎边缘智能-大模型网关能力，开发者可以直接通过标准化的 ROS 接口调用大模型，加速多样化智能机器人应用的快速集成、落地，为机器人领域带来全新的应用场景和用户体验。可以预见的是，借助大模型实现物体识别与移动物品的能力后，机器人将在制造业的装配线自动化、仓库管理，物流领域的货物分拣、无人配送，零售业的货架整理、自助结账服务，农业的作物采摘与搬运，以及家庭
未来，火山引擎将与东华软件持续深耕医疗、金融等高合规行业的AI研发场景，进一步打通 TRAE 与代码仓库、缺陷管理、CI/CD 流水线、项目交付和客户验收等环节的数据，以量化方式持续衡量 AI Coding 对行业软件研发的实际支持，打造更多可复制的行业AI应用标杆，共同助力各行业数字化、智能化转型。目前，东华TMC平台及商旅比价平台已在多个供应商接口接入项目中应用 TRAE 辅助开发，覆盖接口文
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