这标志着音频AI从“专用工具”向“通用智能体”的深刻转变。

专业视频AI提示词生成指南 本文提供了一套系统化的方法，帮助用户从零开始构建专业级视频生成AI提示词。主要内容包括： 目标与风格设定：强调使用专业术语描述镜头类型、运镜方式和场景元素，避免模糊形容词。 后期处理术语：介绍专业后期效果的关键词，如色彩调节、光效氛围等。 镜头叙事技巧：讲解如何通过运镜方式增强故事性和情绪表达。 结构化模板：提供标准化的提示词构建框架，包含12个关键维度。 自动化工具：

摘要： 生成式人工智能（Generative AI）是能自主创造文本、图像、音频等内容的技术，基于Transformer、扩散模型等架构，如ChatGPT、Midjourney和Sora。与传统判别式AI不同，它通过分析数据模式生成全新内容，已广泛应用于创意领域。2025年，模型如GPT-5和Grok 4展现出接近通用人工智能的能力，但也面临伪造、版权等挑战，正重塑人类创作方式。

大模型不是一个固定的“程序输出”，而是一个带随机性的“概率分布采样器”。如果需要。

【代码】dify 中的代码执行拆成多个迭代。

机器学习与深度学习数据集资源概览 本文整理了主流可靠的训练集资源，按任务类型分类： 综合平台：Kaggle、Google Dataset Search、Hugging Face等提供跨领域数据集 图像处理：ImageNet、COCO等经典CV数据集 文本/NLP：Hugging Face、Wikipedia语料等自然语言处理资源 语音/视频：LibriSpeech、Kinetics等音频视频专用数

Weaviate 是一个开源的 AI 原生向量数据库，专为大规模向量搜索和 AI 应用设计。它支持多种搜索方式（纯向量、语义和混合搜索），提供 RAG、AI 代理等功能，并可通过 SDK（Python/Go/JS）或 API（GraphQL/REST）访问。安装方式灵活：Docker 适合本地开发，Kubernetes 适配生产环境，Embedded 模式可嵌入应用，Cloud 服务提供托管方案。

摘要：训练Google Gemini这类超大规模多模态模型需要天文数字级的硬件资源。Google使用自研TPU v4/v5p芯片集群，通过光电路交换机构建超级计算机；行业通用方案则依赖NVIDIA H100/A100 GPU，需搭配NVLink和InfiniBand高速互联。训练Gemini Ultra需上万张加速卡，耗时数月，耗资数千万美元；微调阶段需8-64张GPU，推理则需8+张H100运行

"解析以下复杂的JSON，提取所有`user`对象的`name`和`email`："- "请解析以下JSON，并返回`user.address.city`的值："- "从以下JSON数组中提取`status`为`active`的所有对象："- "解析以下JSON，提取`user.profile.email`的值："- "从多层嵌套的JSON中提取所有`product`的名称和价格："- "生成一个

阿里云官方提供了一个适用于小程序的 OSS SDK：[aliosswxsdk](https://github.com/alisdk/aliosswxsdk)。url: 'https://yourbucketname.osscnhangzhou.aliyuncs.com', // OSS 上传地址。OSSAccessKeyId: 'youraccesskeyid', // 从后端获取的 Access