SiaAi-AIGC 工具

最新推荐文章于 2025-12-06 18:19:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-06 18:19:10 发布 · 370 阅读 · 0 ·
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#AIGC

本文介绍了ChatGPT的高级特性，包括会话独立配置、云端存储、AI绘画功能、用户管理系统（如邮箱和支付）、应用市场的管理以及对话记录导出等。重点突出了其在隐私保护和便利性方面的设计。

产品介绍

特性功能

  • ChatGPT 全模型支持
  • 多会话隔离支持
  • 各会话参数独立配置云端存储
  • 会话消息云端漫游
  • 🔥 AI 绘画支持：文生图 / 放大 / 微调 / 垫图 / 混图 / 咒语解析
  • 🔥 Midjourney 绘画
  • 绘画画廊：用户绘图公开展示（私有绘图不展示）
  • 应用市场：可后台管理动态添加及其管理
  • 用户系统：邮箱（登陆 / 注册 / 找回密码 / 修改密码 / 验证码登陆等等）
  • 支付系统： 支付宝
  • 套餐系统：支持周期内每日重置 + 固定周期内总量多种方式
  • 兑换码系统
  • 对话记录 PNG 长图导出
一号小白
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AI 技术核心趋势：大模型、AIGC 与边缘智能
zyxzyx49的博客
12-05 339
2025 年，人工智能技术已告别 “概念炒作” 的上半场，进入 “技术融合、场景落地” 的深水区。如果说前几年 AI 的关键词是 “突破”—— 大模型参数屡破纪录、AIGC 惊艳出圈、边缘计算初步试水；那么 2025 年的核心关键词则是 “适配”：大模型向行业场景收缩、AIGC 融入业务全流程、边缘智能与云端形成协同，三者共同构成了 AI 技术落地的核心骨架，重塑着各行各业的生产力范式。
工业制造企业数字化转型实践：基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构
Tezign_space的博客
12-04 994
摘要：本文以某TOP润滑油品牌为例，探讨传统制造企业如何通过AIGC技术重构社交媒体运营体系。针对内容生产周期长、多平台适配难等痛点，项目引入AI内容中台与智能体解决方案，构建包含数据底座、AI生产工作流和智能分发三层的技术架构。系统整合CV、NLP、ASR等技术实现素材结构化，通过AI混剪、数字人驱动等模式提升效率，最终使单条内容生产周期缩短75%，成本降低60%。案例证明AIGC技术赋能传统行业的价值在于系统化整合技术模块，实现人机协同的数字化转型。
Sampler AI + 滤波算法：解决 AIGC 贴图“噪点过剩”，构建风格化 PBR 工业管线
海外旅居设计师，15年设计经验。
12-02 775
今天跟各位同学分享的，就是基于 Adobe Substance 3D Sampler 与 Firefly 的“频段分离”工作流。它能让你保留 AI 的创意构图，同时获得纯净的风格化材质表现。
【MLLM】2025年大模型行业现状与方向调研（LLM/MLLM/AIGC，训练/推理/Infra，工业界/学术界）
小哈里的博客
12-06 445
【MLLM】2025年大模型行业现状与方向调研（LLM/MLLM/AIGC，训练/推理/Infra，工业界/学术界） 文章目录 1、2025 大模型行业三大赛道：LLM/MLLM/AIGC （1）纯语言大模型（LLM）：工程化深耕，分化明显 （2）生成式模型（AIGC）：商业化落地为王，方差巨大​ （3）多模态大模型（MLLM）：蛮荒之地的机遇，技术壁垒决定竞争力​ 2、岗位分类，发展路径 2.1 职业方向对比（训练，推理，Infra） 2.2 职业方向细分（训练，推理，Infra） 3、后训练RL -
多Stream并发实战：用流水线技术将AIGC服务P99延迟压降63%
云雾J视界的博客
12-02 1022
本文基于阿里云真实案例，通过多Stream流水线与CUDA Graph优化语音识别服务，在T4上实现QPS从45到126、P99延迟降低63%。方案将流程拆为CPU预处理、GPU频谱转换和Transformer推理三阶段，用独立Stream并行执行，并以事件同步和Graph固化消除调度开销，GPU利用率提升至82%。提供可复现代码与部署方案。
互联网大厂Java/Agent面试实战：AIGC内容社区场景下的技术问答（含RAG/Agent/微服务/向量搜索）
小白学编程~
12-04 308
1）RAG流程：用户输入 -> 检索（向量搜索 top-k）+基于过滤器的候选打分（Elasticsearch + vector）-> 组装上下文（include source citations）-> 发送给生成模型（温度控制、system prompt）-> 输出并附带引用与置信度。3）避免幻觉：提供检索证据、限制模型自由发挥（提示工程），使用评分策略、基于逻辑规则的过滤、后处理验证（可校验事实的API），以及使用NLI/faithfulness模型进行二次验证。在消费端做去重，使用乐观锁或幂等键。
AIGC检测器，到底是怎么判断“AI 还是人”
快搜CEO高德的博客
12-05 636
从技术角度看，一款像样的 AIGC 检测器，背后至少有（分类层）（内容理解层）（系统工程层）
基于多智能体协作的AIGC内容风控系统：从单点检测到可解释裁决链
qq_74383080的博客
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在AIGC内容平台上线3天后，人工审核团队被日均10万条AI生成内容淹没，违规检出率仅23%。我花一个月搭建了一套"检测-推理-裁决"多智能体协作系统：用YOLOv8做快速初筛，CLIP+NSFW Detector做细粒度识别，Qwen2-72B做合规推理，最终形成可追溯的裁决链。上线后违规检出率达97.3%，人工审核量下降94%，单次审核成本从0.8元降至0.03元。核心创新是将内容风控从"黑盒打分"升级为"可辩论的司法流程"，满足监管"算法可解释"要求。
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
最新发布
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项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
Record_2025-12-06-15-27-41_2332cb9b27b851b548ba47a91682926c.mp4
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