本文辨析了大模型与大语言模型的区别：大语言模型(LLM)是大模型家族中的"语言专才"，专注自然语言处理；大模型则是"全能型选手"，具备多模态处理能力。应用上，大语言模型服务于内容生产、智能交互等语言任务，大模型则覆盖医疗、工业、自动驾驶等多领域。尽管两者正走向融合，但本质区别仍存：大语言模型用语言连接世界，大模型用智能改造世界。

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A2A是Agent间互操作的标准协议，解决AI生态碎片化问题。它提供标准化自我介绍、有状态任务管理、多轮对话和实时流式输出四大能力，让不同厂商Agent能直接协作而不需定制集成。A2A与MCP互补，前者连接智能体，后者连接资源工具。遵循Agent非工具、不透明执行、任务不可变三原则，A2A正催生Agent互联网，让AI开发进入智能体协作新阶段。

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第四步为生成一段前言文字，用于绘制到封面图模板上。今天我们学习了如何使用 Dify 的工作流配合大语言模型和外部图像接口来搭建一个内容生成应用。从配置初始参数开始，我们逐步通过大语言模型节点生成内容，再通过 HTTP 节点请求外部服务，最后用模版转换节点组装内容输出整体结果。整个过程不仅展示了工作流的强大功能，也让我们体验到了自动化处理的便捷性。当然，Dify 工作流的强大功能远不止于此。它还提供

我们认为单篇只是知识点碎片，串起来才能成为体系。因此希望用"连续剧思维"输出好内容，把文章做成一部"追更"式知识连续剧，让新老读者们每次阅读都能收获新知识。好了，废话不多说！我们今天来聊聊。来自港中文的这篇综述文章提供了计算病理学中病理基础模型（PFMs）的全面分析，从模型范畴、预训练方法和设计架构三大维度进行自上而下的梳理，又从评估任务划分为。我们准备整理一个关于，地址如下：计算病理学对全切片图

在2025年I/O大会上，谷歌正式推出Gemma 3n，一款专为低资源设备打造的多模态AI模型，仅需2GB RAM即可在手机、平板和轻薄笔记本上流畅运行。基于Gemini Nano架构，Gemma 3n新增音频处理能力，支持文本、图像、视频和音频的实时处理，且完全离线运行，带来隐私保障和超低延迟的移动AI体验。结合最新社交媒体动态，深入解析Gemma 3n的技术亮点及其对AI生态的深远影响。

背景：Wan2.1的技术报告已经出炉，作为目前最好的视频开源基础模型，可以跟我一起看通义团队做了哪些核心优化。写在前面的个人理解：1）开源值得敬佩。2）算法层面优化：最亮眼的优化，应该是加入Cache机制+分块的3D-Causual VAE ，也就是WAN_VAE，保证英国醒的基础上实现无限长视频编解码，以及降低显存。在模型主架构上仍然沿袭了DiT-Based的模型，也没有过多提及。3）高效推理和

一、多模态融合技术架构图这张AI多模态融合技术架构图展示了从多模态数据处理到知识应用的完整流程，具体如下：1. 数据输入与预处理2. 知识建模定义定义知识建模的基础元素，包括本体、实体、属性和关系，为后续知识抽取提供框架。3. 知识抽取4. 模型开发对数据集进行模型训练、验证与部署，提升知识处理能力。5. 知识管理6. 应用层知识最终应用于聊天机器人、智能客服、数据分析、情绪感知、智能推荐、可视化

在做数字人时,会遇到一个问题,如何把头部说话的视频和原始图片/视频合在一起，这里就涉及到很有意思的图像无缝融合的技术, 我们一起来学习下吧目录1. 融合的效果2. 拉普拉斯金字塔3. 泊松融合4. 参考资料一、融合的效果拉普拉斯金字塔进行图像融合 基本看不出来是有两类水果图片融合的使用泊松融合，对生成的头部视频和原视频进行融合。