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在 2026 年，短视频仍然是流量之王。抖音、快手、小红书、TikTok——每天都有数十亿的观看量。。以前，制作一段产品广告视频需要花费数千元聘请专业团队。而现在，借助 AI 视频 API，您可以以不到 10 元的价格制作一段 30 秒的视频。接下来，我将手把手教您如何同时实现这两个收入来源。
本文介绍了一种"云端调度、本地推理"的混合架构方案，用于解决OpenClaw项目中API费用高的问题。该方案通过ngrok建立公网隧道，将云端请求转发至本地Ollama推理引擎（使用Gemma4:26B模型），实现了低成本、高性能的私有化部署。具体步骤包括：1）本地启动Ollama服务；2）配置ngrok内网穿透；3）修改OpenClaw配置接入本地模型。文章还提供了超时设置、
训练贵是一次性的，推理贵才是每天都在烧钱。
DocuSeal是一款功能强大的开源电子签名平台，可作为DocuSign的免费替代方案。支持PDF表单创建、多种签名类型、API集成和Docker一键部署，让团队能够安全高效地处理数字文档签署。
本篇写 hermes 相关。主要日常 openclaw 基本已经能满足个人需求，近期很多朋友来询问。抽空安装体验下 爱马仕（Hermes），本篇写的比较基础，后续用多 会持续更新。
DeepSeek V4重磅开源，推出Pro/Flash双版本，支持100万token上下文，并兼容NVIDIA与华为Ascend双算力平台。Pro版49B参数定位高性能，Flash版13B参数主打性价比，均具备强大的推理、Agent和知识处理能力。技术亮点包括CSA/HCA混合注意力机制实现高效长文本处理、Engram记忆模块优化知识检索、mHC流形约束提升训练稳定性。该模型支持OpenAI格式A
OpenAI 发布 GPT-5.5，Google 声称 75% 新代码由 AI 生成，DeepSeek V4 挑战美国领先模型，人形机器人在中国半程马拉松创纪录。
凌晨两点，示波器屏幕上跳动的波形让我后背发凉。一块基于Cortex-M7的工业控制器，在运行了12小时后突然死机——不是看门狗复位，不是堆栈溢出，而是内存被某种“幽灵”吃光了。我花了三天时间，最终在RTOS的任务堆栈里发现了一个诡异的模式：某个传感器数据采集任务，在特定工况下会触发一个长达200KB的字符串处理函数，而这个函数来自我们刚集成的“轻量级AI推理库”。那个推理库跑的是一个不到10MB的
这项工作系统地识别、解释并解决了大模型推理数据筛选中一个长期被忽视的“步长混淆”问题。它提醒我们，在构建和筛选用于训练 AI 的海量数据时，看似客观的自动化指标背后可能隐藏着意想不到的偏差。模型认为“自然”的，或许并非我们所期望的“优质”，而可能只是某种统计伪影。通过 ASLEC-DROP 和 ASLEC-CASL 这两种巧妙而高效的方法，研究者不仅显著提升了推理模型的性能，也为未来更高质量、更可
番茄金番作者疑似AI代写事件，让网文圈吵翻了天。有人说是创作毒药，有人说是增效利器。但这场讨论背后，其实藏着一个更深层的问题：AI来了，我们和企业到底该拥抱还是警惕？用还是不用？怎么用才能不出问题？。。。。
在复杂的微服务或模块化架构中，单体测试的通过往往给开发者一种“系统完好”的错觉。在openclaw的实际企业级落地中，我们经常遇到这样的场景：数据抓取模块（DataFetcher）的单测完美通过，数据清洗模块（Processor）的单测也毫无破绽，但当它们被串联进同一个Pipeline时，却因为一个隐藏在深处的数据结构对齐问题，导致整个链路在凌晨定时任务中崩溃。这就是缺乏有效集成测试的代价。集成测
数字冰雹全新升级的图观数字孪生应用开发引擎，作为数字孪生智能体的核心渲染与交互底座，实现了从静态展示到"可对话、可操控、可仿真、可协同"的智能载体进化。该引擎采用双模式渲染内核+全流程工具链+智能体原生接口的三层架构，支持端/流双渲染模式及零/低代码开发路径，提供模型编辑、场景构建等核心功能。其中，模型编辑器可将普通模型转化为智能体可操控的数字资产；场景构建工具支持轻量级端渲染
Hailuo Tasks API 的主要功能是通过输入由 Hailuo 视频生成 API 生成的任务 ID 来查询任务的执行状态。通过本文档，您将获得详细的集成指导，帮助您轻松整合并充分利用此 API 的强大功能。您可以通过 Hailuo Tasks API 轻松查询 Hailuo 视频生成 API 的任务执行状态。
在 Ace Data Cloud 的分发领域，大多数人的工作止于“在朋友圈发帖，写博客”。每月赚几千元，他们觉得已经足够了。然而，如果你往更高的层次看，那些每月赚取几万甚至几十万的推广者，他们并不是在进行个人推广，而是选择了。这意味着什么呢？与其一个一个地接触用户，他们通过找到一个或，一次性连接数十或数百个最终用户。今天的文章将为有抱负的你详细解释：如何一步步地从个人推广者转型为渠道合作伙伴。
大模型与小模型是根据参数规模、训练数据和能力划分的AI模型类型。大模型（如GPT-4）参数规模大（数十亿至数万亿），训练数据广泛，具备通用人工智能能力；小模型（如Phi-3）参数较小（几百万至几十亿），专注于单一任务，适合本地、实时和低成本场景。当前趋势是大小模型融合，大模型处理复杂任务，小模型负责实时交互。大模型应用工程师需求旺盛，学习路线包括提示词工程、RAG、微调、模型部署等。AI大模型时代
OpenAI发布革命性模型GPT-5.5，标志着AI从辅助工具迈向自主工作系统。该模型在专业任务、编程和科研领域表现卓越，84.9%的专业任务达到或超越人类专家水平。突破性的是，GPT-5.5首次参与自身系统优化，实现效率提升。目前该模型已广泛应用于企业各部门，显著提升生产力。OpenAI转变商业模式，从按Token收费转向按任务结果收费，强调GPT-5.5能用更少Token完成更高质量工作。同时
本文介绍了一份完整的AI大模型学习路线，分为七个阶段：大模型开发基础、RAG基础与架构、RAG与LangChain、模型微调与私有化大模型、Agent开发、智能设备与"小"模型、多模态大模型开发。每个阶段包含多个章节，涵盖从基础理论到实战项目的全方位内容，包括提示工程、向量数据库、LangChain应用、模型微调、Agent开发等核心技术。该路线适合开发者系统学习大模型应用开发
用 Ollama / LM Studio 管理模型用不同 UI 工具测试对话用各类 Agent 框架做自动化实验用脚本拼装 Workflow这些工具都很优秀，但它们更多是：👉 单点能力工具，而不是平台。本地模型管理分散推理接口不统一Agent 能力难以复用Workflow 无法系统化编排多模型协作复杂很难构建长期可维护的 LLM应用架构我们意识到：企业需要的不是更多工具，而是一套 LLM Run
生成式AI的崛起正颠覆传统品牌竞争逻辑，从“搜索霸权”转向“心智霸权”。品牌面临黑箱竞争、动态排名和叙事权重三大挑战。搜极星作为AI品牌洞察平台，通过四大核心产品（星盾验真、品牌AI北极星、AI MANAGED OPS、北极星广场）构建GEO（生成式引擎优化）体系，量化品牌在AI生态中的“可见度”“引用比”等指标，帮助品牌应对不确定性。其差异化优势包括开创性方法论、科学诊断体系、闭环优化能力及中立
AI时代职业变革：消失与爆发的岗位 随着AI技术发展，基础文职、初级编程等重复性岗位将逐渐消失，而生成式AI测试员、提示词工程师等新兴职业需求激增。目前AI岗位人才供需比仅为0.5，呈现“招人难”局面。职场核心竞争力正从技术执行转向审美判断、宏观协调和原始创新能力，人机协同成为关键。建议普通人掌握AI工具放大自身优势，适应技术变革，抓住大模型应用工程师等高薪岗位机遇，通过提示词工程、RAG等技术学
ActiveContext 框架的提出，为解决 LLM Agent 在长时程任务中的瓶颈提供了一个优雅且高效的思路。它将研究的焦点从“如何暴力扩大上下文窗口”转移到了“如何智能地管理有限的认知带宽”上。提出“共生认知架构”：通过解耦 ContextCurator 和 TaskExecutor，实现了认知任务的“专业分工”，让不同规模的模型各司其职。将上下文管理重塑为决策问题：利用强化学习，让轻量级
这个项目最值得肯定的不是“用了数字人”，而是把讲解链路做成了一个可运行闭环：PDF提取、讲解词生成、数字人播报、自动续讲、当前页问答、下一页预加载，这些能力是连起来的，而不是散点功能。如果你正好在做企业培训、路演讲解、内部汇报自动化，这个仓库是一个不错的起点：前端结构清晰、可快速跑通、核心逻辑可二次扩展。你真正要投入精力的，是生产化三件事：后端密钥代理、错误兜底、观测体系。另一个实用建议是先用邀请
本文从技术角度分析了DeepSeek大模型的核心竞争力。重点探讨了其MLA（多头潜在注意力）架构如何通过低秩压缩KV缓存显著降低显存占用，以及MoE（专家混合）路由策略如何实现稀疏激活以控制推理成本。文章还提供了关键算法模块的代码实现，并介绍了DeepSeek模型在本地部署的可行方案。最后指出DeepSeek凭借高效训练和推理技术获得资本青睐，其降本增效的技术路线将成为行业发展趋势。
AI 日报 - 2026年4月24日（星期五）
在智能制造的大趋势下，人形机器人正逐渐成为破解工业生产中柔性化、智能化难题的关键力量。在极氪汽车工厂，2 台 1.72 米高的 Walker S1 机器人已成功实现协同搬运 1.2 米长物料箱，搬运误差控制在 ±5mm，展现出了极高的操作精度。它们还能与机械臂默契配合，完成零件分拣任务，极大地提高了生产效率。这些人形机器人的核心优势在于其对非结构化环境的强大适应能力。
空天地一体化通信网络，是指将天基网络（卫星）、空基网络（高空平台、无人机）和地基网络（地面基站、光纤）深度融合，构建一个覆盖全球、无缝连接、智能协同的立体通信体系。层级载体高度范围特点典型应用天基低轨卫星、中轨卫星、高轨卫星覆盖广、时延高、容量大全球通信、遥感、导航空基高空平台（HAPS）、无人机、飞艇20-50 km灵活部署、区域增强应急通信、区域覆盖地基地面基站、光纤网络地面高带宽、低时延、容
借助Fun-ASR等本地化语音识别工具，文化工作者无需编程基础即可高效采集、转写少数民族口述资料。该技术通过热词增强与离线处理，在无网络、低资源环境下实现对濒危语言的系统性抢救，让即将消失的声音得以留存。
在一家知名互联网大厂的Java岗位面试中，面试官严肃专业，面对的是程序员谢飞机——一个基础问题能答，但复杂问题回答模糊的水货程序员。面试涵盖Java核心语言、构建工具、Web框架、数据库、微服务、安全、消息队列、缓存、日志、监控、模板、REST API、序列化、CI/CD、大数据、AI等技术栈，场景涉及电商、内容社区、AIGC、智慧城市等。
在 AI 技术加速落地的当下，智能体已从概念走向产业实践，但传统开发模式依赖复杂编程与 Prompt 工程，高门槛成为制约其规模化普及的核心瓶颈。而华为 ModelEngine Nexent 作为零代码级智能体开发平台，精准切中这一行业痛点，以自然语言驱动开发、MCP 工具生态为核心支撑，成功实现了低门槛构建多模态智能体的核心目标。平台在开发效率、生态扩展性与实际易用性上表现突出，不仅能满足专业业
本次面试发生在一家互联网大厂，面试官严肃，求职者谢飞机略显搞笑但真实反映求职者状态。场景定位为支付与金融服务领域，结合Java技术栈和AI应用展开，涵盖基础语言、构建工具、微服务、缓存、安全、消息队列及AI智能推荐。
人类亲手写代码的时代已经落幕。并非虚言，Node.js之父Ryan Dahl发帖引起四百万围观，人类写代码的时代已经结束了。两位后端大神前后脚站出来，双双给人类编程判了“死刑”——Node.js之父发帖引起四百万围观：并非虚言，人类写代码的时代已经结束了。Dahl在2009年一手搞出Node.js，推动了异步I/O和事件驱动编程的普及，让JavaScript从浏览器杀到服务器，改变了整个后端生态，
本文通过一个互联网大厂Java求职者谢飞机的面试故事，展现了面试官严肃提问与谢飞机风趣回答的互动，覆盖了Java核心语言、Spring框架、微服务、消息队列、缓存、安全、AI等多个技术栈，结合支付与金融服务场景，帮助大家理解技术点和业务应用。
谢飞机是一名求职者，面试某知名互联网大厂Java开发岗位。面试官严肃专业，提问围绕游戏与虚拟互动场景展开，涵盖Java SE、Spring Boot、Kafka、Redis、AI技术栈等。
本文分析了当前系统在会话记录和运维需求方面的设计缺陷。核心问题包括：TranscriptStore仅存储简单字符串，缺乏时间戳、角色标识等关键元数据；SessionStore采用JSON文件存储，存在路径依赖、并发安全和数据脱敏风险；持久化数据缺失工具调用、拒绝原因等关键信息，无法满足运维审计需求。文章建议改进数据结构，增加版本控制、完整事件记录和安全存储机制，以支持跨服务追踪、用量对账和合规审计
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