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**摘要: 字节跳动发布的Seedance 2.0标志着AI视频生成进入"导演时代",通过创新技术解决行业核心痛点。其双分支扩散变换器架构(Dual-branch Diffusion Transformer)实现多模态信息的并行处理与深度融合,配合全能参考系统支持12个参考文件输入,可精准控制角色、风格、运镜和音画同步。相比传统AI视频模型,Seedance 2.0在角色一致性
摘要 生成式UI(GenUI)正在颠覆传统AI交互模式。近期火爆的"千问AI点奶茶"案例展示了GenUI的实用价值:AI不仅能理解用户意图,还能动态生成可操作界面。与传统对话式AI相比,GenUI实现了"意图驱动"的动态交互,显著提升用户体验和操作效率。目前GenUI主要有三种实现范式:静态UI、声明式UI和开放式UI,各具适用场景。其技术架构依赖智能体与前
当时距离下班只剩1小时,我打开常用的AI工具,刚生成完登录接口的核心代码,弹窗突然跳出来:“Token额度已耗尽,请充值解锁”——代码卡在“用户注册逻辑”的半道上,之前写的需求描述、接口框架全白费,那种手忙脚乱的窒息感,估计每个赶deadline的Java开发者都懂。有次开发电商订单模块,拆分“库存预扣-支付回调-物流同步”的逻辑,就因为Token耗尽中断了三次,最后不得不放弃AI,手动补全剩下的
本文详细介绍了如何从零搭建基于RAG技术的本地文档智能问答系统。系统支持PDF、DOCX、TXT、MD等格式文档上传,通过向量数据库存储文档向量,结合大语言模型实现精准问答。文章首先概述了项目功能和工作流程,包括文档处理和用户查询两大阶段;然后讲解了系统架构设计,分为前端层、服务层和基础服务层;接着提供了技术选型建议,推荐使用Streamlit、LangChain、Chroma等工具;最后给出代码
LangChain作为领先的LLM应用开发框架,采用模块化设计理念构建了包含Model I/O、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Tools六大核心模块的技术架构。其分层抽象设计支持从简单对话到复杂推理的各类应用场景,通过标准化接口实现组件灵活组合。该框架显著提升了开发效率,支持RAG、智能代理等典型应用,并展现出向低代码化和多模态扩展的发展趋势。目前已在企业知识库、智
当前大模型技术快速发展,但模型服务的碎片化成为企业应用的瓶颈。AI Ping作为智能模型网关,通过统一API接口和协议转换,将各厂商API封装为标准OpenAI格式,简化接入流程。其核心智能路由引擎基于实时性能数据(延迟、吞吐量、成本等)实现动态调度,支持价格优先、延迟优先等策略。结合Coze平台,可构建具备故障自愈和成本优化能力的工作流,实现对话、绘图等多功能集成。AI Ping还提供细粒度成本
摘要:ChatPDF-Faiss是一个基于FAISS向量数据库和阿里云DashScope API的PDF智能问答系统。该系统通过PyPDF2提取PDF文本内容,使用递归字符分割器将文本分块,并利用DashScope Embeddings生成文本嵌入。FAISS用于高效检索相似文本,结合Tongyi大语言模型生成智能回答,同时显示回答来源页码确保可追溯性。项目支持向量数据库的本地保存与加载,便于重复
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优化任务列表显示,AI自动总结,这一功能让任务列表更加清晰易读,您可以快速识别历史任务,提升任务管理效率。
Fara-7B 是微软推出的一款专注于计算机使用的代理型小语言模型(SLM),拥有 70 亿参数。它通过视觉感知网页内容,直接操作鼠标、键盘等界面元素来帮助用户完成任务。该模型基于 Qwen2.5-VL-7B 构建,采用“观察 - 思考 - 行动”的循环方式执行任务。其训练数据由微软开发的合成数据生成管道 FaraGen 生成,包含 145K 条轨迹,覆盖多种任务片段。