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摘要：2025年，火山引擎发布国产AI编程模型Doubao-Seed-Code，具备四大核心技术突破：256K超长上下文处理能力、视觉理解编程、Agentic任务优化及全面生态兼容。该模型在SWE-Bench榜单达到78.80% SOTA成绩，为企业开发者提供高达62.7%的成本优势（0.34元/次调用）。通过独创的强化学习训练系统和视觉代码生成能力，支持从UI设计稿自动生成代码（还原度达92%）
OpenClaw本地部署指南 环境准备： 安装Node.js（推荐LTS版本）和Git 验证安装：node -v、npm -v、git --version 安装配置： 执行npm i -g openclaw安装 运行openclaw onboard配置 使用GitHub账号登录并验证 火山引擎订阅： 订阅Coding Plan套餐 配置baseUrl、apiKey和models参数 模型接入（以豆
大模型训练期间，成千上万的 GPU 需频繁同步数据，任何链路抖动导致的丢包都会使其他数千个 GPU 必须空转等待，形成“木桶效应”，极大地降低 GPU 利用率，造成算力资源浪费。随着 AI 技术的飞速发展，从 800G 到 1.6T，从万卡到更大规模的算力集群，网络基础设施的演进之路永无止境。然而在实际场景中（如图 6 所示），由于 BGP 路由仍然可达，且传统负载均衡无法感知全局拓扑变化，导致业
火山引擎记忆库 Mem0 的发布，标志着AI应用记忆能力从"框架级"向"云服务级"的演进。它通过提供开箱即用的记忆托管服务，降低了企业构建具备长期记忆能力的AI应用的门槛，特别适合需要跨会话个性化、连续交互的业务场景。对于正在使用或考虑使用开源Mem0的开发者，Mem0提供了平滑迁移路径和更强的企业级保障。关键价值点✅ 解决大模型"金鱼记忆"问题，实现跨会话记忆✅ 托管服务降低运维成本，提升稳定性
火山引擎记忆库 Mem0打造 AI 稀缺的稳定可扩展长期记忆基础设施，推动其从“碎片化即时响应”升级为“全生命周期持续认知服务”，加速产业 AI 价值释放，让 AI 从功能性工具成长为无处不在的智能伙伴。目前，火山引擎记忆库 Mem0已落地游戏智能 NPC 等场景，依托 LLM 与记忆管理能力，打破传统 NPC 限定场景、固定应答的交互桎梏，如同生活在游戏世界里的“熟人”，大幅提升游戏沉浸感。，打
12月29日，“听宝贝说”AI互动播客正式上线，用户可通过“故宫博物院”微信小程序体验。该播客精选30件院藏珍贵文物，依托豆包大模型等AI技术，用户只需简单跟读指定语句，即可生成个人音色的文物讲解视频，收听生动有趣的文物故事。该播客由故宫博物院与火山引擎联合推出，即日起至2026年3月31日开放体验。
助力开发者用 Moltbot 更省心、更省力、更省价——它不仅提供了安全、弹性的云环境，更通过深度集成豆包大模型、打通飞书生态，原生支持 AgentKit 预置 Skills，如支持生图生视频多模态等能力，有效提升办公协同效率，让 AI 成为企业的可控、高效、安全的数字员工。针对权限冗余、安全管控配置复杂，无法对接个人及企业核心账号、难以实现生产化落地的痛点，AgentKit 支持隔离环境部署，可
以下是基于 Windows Server 2012 R2 + IIS 搭建个人技术博客论坛并预留 AI 智能问答 API 接口的完整步骤：购买云服务器。
因为我项目中需要调用ai大模型去查东西，那么我是不是可以调用或者火（比如，火山引擎中火山方舟里豆包大模型的调用）。：是一个，核心是提供豆包等自研大模型的 API 调用，同时也聚合了部分第三方模型。它的特点是合规性强、国内访问速度快，更适合国内业务场景。：更像一个，本身不提供大模型，而是封装了火山引擎、OpenAI、Anthropic 等多个厂商的 API，让你用一套统一的代码就能对接不同平台的模型
步骤操作官方链接注册/登录注册账号获取KeyAPI Key管理安装SDKPython SDK安装上传数据数据集管理提交训练训练任务管理部署模型推理接入点调用模型API 示例如你需要我帮你生成一个完整的训练任务配置文件（YAML 或 JSON），或者写一个自动化脚本，也可以告诉我，我可以帮你写好直接用的版本。
本文基于最新行业数据与实战案例，聚焦阿里云百炼大模型服务平台、京东云 JoyBuilder 模型服务平台、火山方舟大模型服务平台、百度千帆大模型平台、腾讯云智算平台五大主流产品，从定位、核心价值到落地场景进行深度解析，并提供针对性选型指南，助力企业精准匹配业务需求，加速 AI 规模化落地进程。：基于飞天操作系统与达摩院技术沉淀构建的企业级大模型服务平台（MaaS），聚焦 “全栈协同 + 多模态能力
摘要：本文介绍如何利用火山引擎豆包1.8实现"AI+股票"分析，帮助投资新手快速入门。该方法无需编程基础，通过自然语言提问即可获取股票分析结果。操作步骤包括注册账号、学习基础术语、生成走势分析和定制报告，并建议保存结果进行复盘验证。文章强调AI分析仅供参考，提醒投资者注意风险控制，建议用闲钱投资。最后提供了3个月的学习路线图，从基础分析到辅助决策逐步进阶，帮助用户降低试错成本，
【前言：为什么你现在学 AI Agent，就像当年学智能手机？想象 2010 年，你拿着诺基亚 N95 问：“啥是智能手机？能干嘛？” 现在的你肯定觉得 “不就是装 APP、联网吗？”—— 但当年大家学的是 “触屏 + 联网” 这种新逻辑。现在 AI Agent 就像当年的智能手机：看似神秘，其实用对工具（火山引擎豆包 + 扣子智能体），你也能快速上手。核心优势：豆包：你的 “AI 教练”，负责解
背景近年来，人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心，智能体（Agent）作为 AI 应用的核心载体，其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移，以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为很多企业的默认选择，为 Agent 应用提供标准化、可扩展且具备成本效益的运行时环境势在必行。根据 CNCF 最新发布的年度云原生调查：Kubernetes 已从容器编排工具，发展
使用起来特别简单：先挑选合适的模板背景，然后从相册选择人脸照片自动贴合，再给人物加上道具装饰，最后配上搞笑文字就能生成专属表情包。这款软件提供了丰富的模板库，选择喜欢的模板后可以自由替换脸部表情，还能添加各种搞笑道具和自定义文字，操作简单但创意空间很大。软件给的创作自由度很高，不同的模板组合加上个性化的文字，能制作出千变万化的表情包，大家可以尽情发挥想象力探索各种搞笑效果。这款工具还有许多功能，我
该报告基于“落地能力”和“战略完整性”两大维度，对全球AI应用开发平台供应商进行了全面评估。
火山引擎Qwen-Image-Edit-2509支持自然语言驱动的智能图像编辑，具备对象级修改、中英文文本精准替换与多步复合指令理解能力，结合按量付费模式，实现低成本、高弹性的视觉内容自动化生产，适用于电商、营销等场景。
Region+Zone” 分层设计是超大规模云平台（如字节跳动火山引擎）的基石，通过地理和逻辑分层解决延迟、可用性和弹性问题。Region 处理宏观分区和灾备。Zone 提供微观故障隔离。协同机制确保高效、可靠的服务。这种架构使云平台能支撑海量用户，同时保持低成本和高质量。未来趋势包括更智能的自动化调度和边缘计算集成。
综上所述,云服务器适用于各种不同类型的用户群体，包括创业者、中小型企业、大型企业、开发者和技术人员、网站运营者和电商平台等。云服务器提供了灵活的计算和存储资源，以及高可用性、弹性扩展、快速部署等功能,满足不同用户的需。4.开发者和技术人员:对于开发者和技术人员来说，云服务器是进行应用程序开发、测试和部署的理想环境。与传统的物理服务器相比，云服务器可以快速部署、灵活扩 展，并提供弹性计算和资。用云服
豆包1.6图像生成依赖精准提示词，需包含主体、风格、细节等要素。文章提供通用公式（主体+风格+细节+场景+光线+画质）及服饰、零食、宣传图三类场景的模板。强调避免模糊表述，建议用逗号分隔元素，并针对不同风格添加专属优化词。通过案例演示如何调试不满意的生成结果，最终提供可直接套用的模板。核心是通过结构化提示词将需求转化为AI可执行的指令，逐步迭代优化即可获得理想图像。
所需材料：招标文件、施工图纸。
在 Ubuntu 系统上部署网站的步骤与 CentOS 略有不同，主要体现在包管理工具和防火墙配置上。
在 TRAE 2.0 版本中，无论是 IDE 模式还是 SOLO 模式，你都可以通过语音的形式和 AI 协作，就像与同事对话一样与 AI 沟通。
针对类加载导致的溢出，JDK8+调整元空间参数（-XX:MetaspaceSize、-XX:MaxMetaspaceSize），JDK7调整-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize。简单来说，就好比一个杯子，你不停地往里倒水，超过了它的容量，水就溢出来了。应用服务器内存溢出可不是小事，但只要我们及时发现、优化代码、合理配置资源，就能有效地解决这个难题，让我们的“数字交通枢纽”顺畅运
OpenAI推出的AI基准测试，却让Claude拿了第一名？！
在当今信息爆炸的时代，播客作为一种新兴的音频媒体形式，正以其独特的魅力吸引着越来越多的听众。不同于以往 AI 生成的生硬语音，扣子空间模拟真人专业播客的口语习惯，双人对谈，交叉附和，“捧哏”与“逗哏”配合默契，听觉效果高度拟人。扣子空间全面升级播客音色，不再是冰冷的机械音，而在拟人音色中加入丰富的情感波动和丝滑的语气转换，仿佛挚友对谈，声音更有温度。在音频制作上，需要选择硬件设备、剪辑软件、实际录
场景类型腾讯云优势火山引擎优势传统企业混合云强（IaaS纳管完整、合规性好）弱（容器化要求高）互联网业务多云中等（通用能力均衡）强（云原生生态完善）AI/GPU算力调度弱（GPU调度能力基础）强（GPU感知调度、故障迁移）CDN/视频流量管理中等（通用CDN管理）强（智能调度、成本优化）金融/政务合规强（等保认证、审计完善）弱（合规认证较少）
腾讯云：更侧重传统企业混合云管理，在资源纳管广度、合规性、混合云网络方面能力更强，适合金融、政务等对合规要求高的行业。火山引擎：更侧重互联网业务多云优化，在容器多集群调度、AI算力调度、CDN成本优化方面有技术优势，适合互联网公司、AI创业公司等创新业务场景。选择建议：企业应根据自身业务类型（传统企业vs互联网）、技术栈（虚拟化vs容器化）、核心场景（混合云管理vsAI算力调度）进行针对性评估，建
PromptPilot应该是目前工程化生成Prompt最好用的工具了，没有之一，功能非常完善：包括从引导用户需求初步创建Prompt，再到批量测试Prompt性能边界，最后持续优化，通过这种严格的工程化流程做出来的Prompt才是经得起生产环境考验的稳定Prompt。导致我在CT室外又忍痛等了好久。2.使用开源Coze对外提供付费服务的人群，要对外提供服务，本来就要部署到云服务器，与其自己去搞部署
【代码】C#火山引擎RTC智能体调用。
腾讯云：更偏向"传统企业数字化转型"和"社交游戏生态"，在音视频通信、游戏云、企业级应用领域技术沉淀深，生态整合（微信、企业微信）是独特优势。火山引擎：更偏向"互联网创新业务"和"AI数据驱动"，在视频处理、推荐算法、大模型服务、边缘计算方面有技术突破，与字节跳动生态（抖音、飞书）协同性强。没有绝对优劣，只有场景适配度差异。建议根据具体业务需求、技术团队能力、成本预算进行POC测试，避免仅凭品牌或
无论是 ChatGPT 还是 GPT-4，它们的核心技术机制之一都是基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。这是大型语言模型生成领域的新训练范式，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。那么，什么是 RLHF 呢？RLHF 背后的基本思想是采用预先训练好的语言模型，并让人们对其输出的结果进行排序。这个输出的排名作为
豆包大模型1.6来了！
2025年12月，火山引擎FORCE原动力大会在上海举办，聚焦"AI原生赋能，开源共筑生态"主题。大会展示了豆包大模型1.8、Seedance1.5Pro等创新技术，以及AgentKit平台等企业级工具。瞬维智能CEO刘哲受邀参会，分享了"全球化AI获客智能体"产品，并深入探讨了大模型技术趋势和生态协同理念。刘哲特别关注DeepSearch技术的多源查询能力，认同火山引擎提出的"共同扩大市场"理念
在昆明这座美食云集的城市里，隐藏着许多不为人知的特色小店。今天，就带大家走进一家独特的骆驼肉火锅店——盛香缘，探寻它的独特魅力。
在具体实践中，业务人员可通过自然语言交互实现汽车零配件全链路管理、新能源车联网运行数据即时分析等操作，例如零配件供应商查询、特定车辆能耗状态追踪、批次车辆运行特征比对等以往需跨系统处理的复杂需求，现可自助完成。此次合作标志着极氪在深化企业级AI应用的战略布局取得新进展，其覆盖智能驾驶、智能座舱、供应链管理、数字员工等领域的多元化AI实践，正持续驱动企业运营效能与用户体验的协同进化。目前Data A
摘要： 跨国药企面临多语言文档翻译效率低下的挑战，传统流程需5天且存在格式混乱、术语不一致等问题。通过整合TextIn大模型加速器与火山引擎，构建端到端AI翻译流水线，实现多格式文档智能解析、术语精准匹配和自动版本比对。技术架构采用Java+SpringBoot开发，包含文本解析、向量存储等核心组件，将翻译周期缩短至4小时，显著提升跨国药企文档处理效率与质量。
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