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Blog Posts

ByteDance 发布开源唇语同步人工智能模型

ByteDance 发布开源唇语同步人工智能模型

字节跳动最近推出了 LatentSync，这是一个新的最先进的开源视频唇动同步模型。它是一个基于音频条件的潜在扩散模型的端到端唇动同步框架。 这听起来有点复杂，但它的意思是你可以上传一个人说话的视频和一个你想用来替代原始音频的音频文件。然后，AI 会覆盖新的音频，并调整说话者的唇部动作，以完美匹配上传的音频。 最

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Bolt DIY + Deepseek V3 + Gemini 2.0：免费人工智能编码器

Bolt DIY + Deepseek V3 + Gemini 2.0：免费人工智能编码器

嘿，你听说过 Bolt DIY 吗？ 它超级酷，我敢打赌你会喜欢它。 想象一下，在你的浏览器中有一个智能 AI 助手，可以帮助你编写全栈应用程序。 最棒的是？它是免费的，灵活性超高。 让我来解释一下它是如何工作的。 什么是 Bolt DIY？ 所以，Bolt DIY 是一个开源工具（它以前被称为 oTToDev，如果你听说过的话）。 它允许你直接在浏览器中构建全栈应用

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GPT-4o Python 疯狂制图：即时数据可视化提示

GPT-4o Python 疯狂制图：即时数据可视化提示

来自联合国人口预测数据集的无代码可视化实操 GPT-4o 的自动数据可视化生成工具越来越先进。 您可以上传多个 CSV（和 XSLX）文件，并要求 GPT-4o 查看它们并为您提供文件中的结构和数据值列表。 然后，您可以提示这个 LLM 创建 Python 代码来清理数据，并提供图表和地图的数据可视化。 这非常有用。让我来给您演示一下它是如何工

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利用 Pydantic AI 实现智能自主研究代理

利用 Pydantic AI 实现智能自主研究代理

在技术进步的步伐要求不断学习和适应的时代，拥有一个智能助手来承担研究的重担不仅仅是一种奢侈——它正逐渐成为一种必需品。独立企业家、研究人员甚至普通学习者常常会被大量的信息所淹没。这就是由人工智能驱动的研究代理发挥作用的地方，它们不仅承诺提高效率，还能深入理解复杂主题。 代理系统的重要性 AI agents 并不新颖；它们的应用遍及客户服务聊天机器人、推荐引擎和个人助手，如 Si

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2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

正如许多专家预测的那样，2025年将成为自主人工智能的年份。这个新兴领域有望通过引入高度自主的系统来重新定义我们与技术的互动，这些系统能够在最小的人类干预下做出决策并执行复杂任务。受到这一理念的启发，我开始构建一个多智能体系统，该系统不仅执行特定任务，还能根据用户定义的主题创建有意义的内容。 在这篇文章中，我将带您了解我构建的系统、我面临的挑战，以及自主人工智能所蕴含的激动人心的未来。

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使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

人工智能正在改变医疗保健，聊天机器人提供快速可靠的医疗信息。随着我对生成式人工智能的了解不断加深，我希望构建一个完全100%开源的医疗聊天机器人。我的目标是让这个医疗机器人能够通过丰富的医学文献回答医疗问题。然而，我面临了一些挑战和突破，稍后将进行讨论。我采取了以下步骤来实现这个项目。 步骤 1：环境和需求设置 首先，我在我的GitHub上创建了一个新的代码库，并将其克隆到我

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Phi-4：微软最新的小语言模型，专门用于复杂推理

Phi-4：微软最新的小语言模型，专门用于复杂推理

Phi-4: 一款重新定义现实世界应用的紧凑型强大AI推理模型 微软的Phi-4在小型语言模型领域代表了一项显著的进步，能够在复杂推理任务中表现出色，同时保持紧凑高效的架构。与其更大型的同行不同，Phi-4专注于为那些需要高级问题解决能力的用例提供精确、细致的输出，而不会对计算资源造成过大压力。 本博客将探讨Phi-4的架构、基准测试、实际应用，以及在本地或Azure

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Crawl4AI：释放高效网络抓取功能

Crawl4AI：释放高效网络抓取功能

在当今数据驱动的世界中，高效收集和处理信息的能力对于人工智能（AI）应用的成功至关重要。随着人工智能的不断发展，对结构化数据以训练大型语言模型（LLMs）的需求前所未有地高。 引入 Crawl4AI，一个创新的开源 Python 库，旨在简化网页爬取和数据提取，使其成为开发者和人工智能爱好者不可或缺的工具。本文将探讨 Crawl4AI 的功能、特性和使用案例，强调它如何使用户能够利

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探索 DeepSeek 工件：革新前端代码生成

探索 DeepSeek 工件：革新前端代码生成

人工智能领域充满了创新，其中一个突出的工具是 DeepSeek V3。因其在 LLM 排行榜上名列前茅而闻名，这个开放权重模型在 AI 社区中因其价格实惠和卓越表现而获得了显著关注。虽然 DeepSeek V3 备受赞誉，但它的兄弟

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探索 DeepSeek 第 3 版：技术概览

探索 DeepSeek 第 3 版：技术概览

DeepSeek 版本 3 的发布在 AI 社区引发了相当大的兴奋，得益于其卓越的能力和成本效益。作为一个在中国开发的先进开放权重大型语言模型 (LLM)，它利用专家混合 (MoE) 架构来优化性能，在处理过程中仅激活其 6710 亿参数中的 370 亿。多头潜在注意力 (MLA)、FP8 混合精度和多令牌预测等创新进一步提升了其效率和有效性。DeepSeek V3 在 MMLU-Pro、M

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2025 年最著名的 21 个 RAG 框架

2025 年最著名的 21 个 RAG 框架

通过高级检索增强生成技术革新人工智能 披露：我使用GPT搜索。整篇文章仍由我草拟。我的写作风格倾向于自信和分析性，相比之前的文章，不依赖于ChatGPT辅助写作。感谢您与我一起参与这段旅程，我希望在未来几年继续为您提供价值！通过支持我来提供建议。 截至2025年1月4日， 免责声明：[类似](https://sebastian-petrus.medium.

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掌握 CrewAI：第 6 章--记忆基础 | 作者 Okan Yenigün | 2025 年 1 月 | 中

掌握 CrewAI：第 6 章--记忆基础 | 作者 Okan Yenigün | 2025 年 1 月 | 中

CrewAI中的内存类型 在CrewAI中，内存系统通过使AI代理能够记住、推理和从过去的互动中学习来增强其能力。 前一章： 该系统由几个关键组件组成：短期记忆：该组件暂时存储最近的互动和结果，使代理能够在进行中的任务中回忆相关信息。例如，它有助于通过回忆刚刚讨论过的内容来保持对话的一致性。使用RAG。 长期记忆：它作为过去互动中有价值的见解和学

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掌握 CrewAI：第 5 章--训练、测试、回放和计划 | 作者：Okan Yenigün | 2025年1月 | 人工智能浅析

掌握 CrewAI：第 5 章--训练、测试、回放和计划 | 作者：Okan Yenigün | 2025年1月 | 人工智能浅析

训练、测试、重放与计划 在本章中，我们将探讨CrewAI的训练、测试、重放和计划功能。 上一章： 让我们为这篇文章创建一个新项目。 crewai create crew train_test_example这将创建一个模板项目。 训练 在训练过程中，我们使用人机协作技术。团队生成结果，我们对其提供反馈。通过迭代反馈，结果随着时

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2025年科技巨头将如何重塑世界？惊人预测大揭密！

2025年科技巨头将如何重塑世界？惊人预测大揭密！

这一年不会是普通的一年。 2025年将会是奇怪、狂热且充满惊喜的一年，尤其是对于我们这些密切关注科技的人来说。我们并不习惯科技行业拥有如此强大的原始力量。金融行业？当然可以。几十年来，我们看到来自高盛的领导者在每个政府的内阁和经济团队中轮换，我

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掌握CrewAI秘籍 2：如何用“Flows”打造智能化工作流？惊艳实用技巧大揭秘！

掌握CrewAI秘籍 2：如何用“Flows”打造智能化工作流？惊艳实用技巧大揭秘！

事件驱动的 AI 工作流 工作流允许我们协调任务并管理团队。 上一章：我们可以将多个团队和任务串联在一起，构建 AI 工作流。 工作流在不同任务之

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