目前，三款模型都已在Hugging Face、GitHub和阿里自家开源社区ModelScope上线，支持FP8量化、LoRA训练、ComfyUI接入、Diffusers调用等功能，方便开发者快速集成。而换成“清晨、暖光、高角度、浅景深”，画面立马切换成一组安静柔和的晨起镜头，适合拍温情家庭片的开场。💡 来看看Wan2.2的不同的灯光效果（晴天、阴天、月光、荧光灯、火光 、混合、柔光、硬光、顶光

说白了，就是能在Python中，通过自然语言向Pandas提需求，把需求的结果直接给到我们，帮助我们省去中间复杂的敲代码过程。具体可见https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai接下来，带大家实战看看这个工具怎么用？

写作辅助：成为职场中最常用的功能，占工作对话的40%，但重点是约三分之二不是让AI“从头写”，而是“改”，比如润色报告、翻译英文邮件、校对错别字，AI更像“人类作者的助手”，不是“取代人类写作”。在知识密集型岗位，比如金融分析师、策划，大家更愿意把它当“顾问”或“助理”，用它头脑风暴，或者快速查行业数据，省下来的时间用来做更复杂的决策。就像报告里说的，知识型岗位的员工用ChatGPT，主要是“辅助

然后，评估器对这些新程序进行打分，并将表现优异的解法重新注册回程序数据库，从而推动程序的迭代优化，发现更佳的解决方案。“在系统被更广泛的社区测试之前，我会保持怀疑，并对报道的结果持保留态度，”美国俄亥俄州立大学的 AI 研究员 Huan Sun 这样说。DeepMind 的 AI 科学家、该研究的联合负责人 Matej Balog 表示，LLM 会基于最优方案继续提出新思路，随着时间推移，系统就演

昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供了多数常用算子的二进制实现（如卷积、Softmax、BatchNorm等），可直接调用加速。针对库中未支持或性能不足的算子，采用Ascend C编程语言（CANN支持）进行。

原创 AIGC小白入门记2025年03月10日 22:23广东。

频繁调用大模型API带来的高额成本，加上多轮交互中的显著延迟，严重制约了Agent的规模化应用。尤其在多Agent协作场景下，这些问题更是被成倍放大。这些挑战或许暗示着，在追求技术突破的同时，我们也需要重新思考Agent架构的根本设计理念。

语言模型是通过逐步解码token，生成完整的回复。其每一步的解空间相当于整个词表。因此，最直观的节点定义方法便是一个token，但为了兼容搜索速度和质量，各种启发式节点构造方法应运而生。基于token的方法。将token作为一个节点。导致树太大，搜索空间太大，速度较慢。基于句子的方法。将句子作为节点，搜索空间变得更大，但是树相对小一些。基于解题步骤的方法。目前很多方法将COT中的每一个完整步骤作为

北京大学应用心理硕士，数据分析爱好者。本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广，希望通过所学输出一些有意义的工作，很开心加入数据派大家庭，保持谦逊，保持渴望。

VLN机器人需要逐步获得视觉观测，执行动作，获得新的观测，以此循环，这天然是⼀个序列决策的任务。采用怎样的编码器，视觉和语言的表征是否应该投影到⼀个共同的表征空间？最近火热的流策略(flow policy)亦是在扩散模型基础上的进一步演进，扩散模型在复杂环境下的适应性和任务完成能力已经得到了充分验证。大模型在具身智能领域的部署仍面临多个难点，大模型通常需要大量计算资源，而具身设备（如机器人）的计算