不得了。现在的国产AI应用，一口气看的视频，都可以直接做和了！瞧~只需“喂”上一段，AI就摇身一变成“名侦探”做剖析：它会对整个视频的内容先做一个总结，再按照，对视频片段做内容上的推演。如果再给这个AI“喂”上一段，它又会秒变成一位资深解说员：这一次，在视频总结和视频要点之后，我们继续提出要求：请帮我剪辑视频中的片段，包含任意由客户指定的场景，提取相关片段，标明时间范围，并为每个片段配上解说文案，

• coze studio 的向量还在不断地完善过程中，预估这周ollama会上，自定义http需要按规范实现• 知识库目前不支持外挂，这个在企业中是一个很大的问题，后续开源社区肯定会支持，迟早的问题• 整体检索效果相对来说比较差，这个可能是我使用的问题。

简而言之，情感分析（也称为意见挖掘或情绪AI）指的是识别和提取文本数据中的情绪或情感的过程。它能帮助我们洞察人们对特定话题、产品、服务、事件或人物的感受。情感分析可以根据任务的细致程度和复杂性分为不同级别，包括：文档级情感分析：分析整篇文档或文本的整体情绪。例如，通过一篇产品评论，我们可以判断评论者是喜欢还是不喜欢该产品。句子级情感分析：分析文档或文本中每个句子的情感。例如，通过一篇新闻文章，我们

这个大家应该都听说过，训练大模型，需要大量的GPU算卡资源。而且，每次训练，都需要很长的时间。根据公开的数据显示，训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天（PetaFLOP·Days）。如果采用512张英伟达的A100 GPU（单卡算力195 TFLOPS），大约需要1个月的时间。训练过程中，有时候还会出现中断，实际时间会更长。总而言之，大模型就是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海

如何学习AI大模型？与单一处理文本或图像的模型不同，多模态大模型可以融合语言、图像等多种信息，打破多种信息载体的壁垒。这种模型一般涉及多种信息载体的互相转换与理解，提升机器对世界的理解能力，是通用人工智能出现的必要门槛。2021年出现的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型是将视觉模型接入文字能力的重要尝试。

AI Agent 在获取数据时面临一个挑战，换句话说，就是如何将 AI Agent 或基于 LLM 的应用集成到外部数据源中。为了实现无缝集成，已经有许多尝试，例如利用 GUI、Web 浏览器和 Web 搜索等方式。这些方法各有优劣。MCP 有潜力成为一个通用接口，可以将其视为 AI 领域的虚拟/软件版 USB-C。它能够在 LLM/AI Agent 与外部资源之间实现无缝、安全且可扩展的数据交换

AI技术一路发展至今，推理优化是一个永存的话题，尤其是面临算力有限的情况下，如何将有限的计算资源利用最大化，是需要持续努力去实现的。今天我们来探讨一下大语言模型(LLM)推理缓存优化技术的演进和未来展望。本文主要进行原理性的探究，下一期会有相关的落地实践方案。缩略词解释LLM：大语言模型, Large Language ModelTTFT：首Token延迟， Time to First Token

具身智能，英文Embodied AI，简称EAI, 依靠物理实体（如机器人、自动驾驶车辆等）与环境交互来实现智能增长的智能系统。在智能体与环境的交互过程中，通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。其核心在于将感知、决策和执行紧密结合，主要挑战在于硬件性能、算法泛化能力与系统集成水平。

对标账号监控是一种竞品分析方法，主要用于跟踪和分析对标账号在短视频平台上的内容表现。内容采集：实时采集竞争对手发布的内容、发布频率和内容主题趋势洞察：发现竞争对手内容中的热门主题通过对标账号监控，我们能及时掌握行业动态和竞争对手动向，发掘新的选题机会，从而优化内容策略和运营方向。通过本文，我们学习了如何构建一个对标账号监控智能体，它可以帮助我们自动收集和分析竞争对手的短视频数据。让我们回顾一下关键

随着 DeepSeek 受到世界范围广泛关注，官网服务经常不可用，除了调用第三方提供的 API 之外，本地部署也成为替代方案之一。本文将介绍本地部署 DeepSeek 的三种不同类型模型：满血版，1.58 bit 量化版和蒸馏版（Qwen 1.5B），使用同一代码生成问题进行效果评测，最后给出实际部署建议。以上只是推荐配置，随着社区和硬件厂商不断优化，将来可能会有更具性价比的部署方案。部署过程较冗