注重AI领域前沿发展

ChaosVolumeTrend交易指标结合成交量加权、混沌趋势线和AI算法，提供多空交易信号。主指标通过价格突破趋势线判断入场时机，采用1.618斐波那契比例分步止盈，同时支持回调和挂单策略。副图ChaosMACD指标通过布林带挤压算法识别趋势起始，结合超买超卖信号辅助决策。系统支持突破报警、量能异常报警等功能，推荐在2H/4H周期使用，强调顺势交易，在震荡行情中需平衡盈亏比与胜率。需注意价格突破趋势线时及时止损。

【摘要】ChaosVolumeTrend"是一款革命性AI智能交易指标，融合AI机器学习算法与经典技术分析。该指标通过三重验证系统（智能趋势线、成交量Delta分析、自适应参数）实现精准预测，能提前识别趋势反转点并过滤市场噪音。其专业警报系统可及时捕捉突破信号，适用于股票、外汇及加密货币等多品种交易，支持全时段智能参数优化，以红绿颜色直观展示趋势方向。

阿里巴巴最新发布的1.2.1位置系列视觉生成模型，包含1.3B基础版和14B增强版，分别适用于个人开发者和企业级商业应用。该模型支持混合精度训练、动态分辨率适配和多模态输入融合，显著提升了生成效率和质量。部署流程包括环境预配置、Conda环境搭建、核心组件安装和模型权重部署，支持Ubuntu系统和Google Colab云端部署。此外，文章还提供了Web交互界面配置、生成效果优化技巧和故障排查方法，帮助开发者快速搭建和优化视觉生成系统。

但对于我们大多数普通用户来说，由于它在推理、灵活性和多任务处理上表现出的强大能力，它很可能会**“感觉”起来就像 AGI 一样强大**，成为当前最接近 AGI 的存在。如果说过去的 GPT 版本像是在不断建造更高的摩天大楼，那么 GPT-5 可能要做的，是重塑整个城市的地基和天际线。虽然开发之路充满荆棘，但“神奇的统一智能”的愿景，以及它将带来的前所未有的能力，无疑是令人兴奋的。GPT-4.5 是现有 GPT 架构的集大成者，它拥有庞大的知识库，对话更自然，幻觉更少，但它依然属于“蛮力计算”的范畴。

可以直接在网站上输入项目的 GitHub 链接，或者，还有一个更酷更简单的方法：直接在你想看的 GitHub 项目的浏览器地址栏里，把 github.com 改成 deepvicky.com，然后回车，它就能自动帮你把项目导入 Deep Vicky 了，省去了手动复制粘贴链接的步骤。更棒的是，它会直接给出相关的代码来源。总的来说，Deep Vicky 是一个非常实用的 GitHub 项目理解工具，特别是它能够将问答与具体的代码实现关联起来，这一点对于想要深入学习和掌握开源项目的人来说，价值巨大。

Phi-4 Reasoning 系列模型的推出，或许正在向我们暗示，未来操作系统内置的AI能力，其推理水平可能就是基于类似量级的模型。正如 Andre Karpathy 等技术专家曾讨论过的“认知核心”概念一样，许多人认为，当前大型模型浪费了太多参数去记忆海量琐碎的信息，比如过时的网站信息、SHA 哈希值等——这些信息通过外部查询完全可以获取，模型无需“内置”它们。这是一种典型的蒸馏过程：利用更强大的模型生成数据，然后用这些数据来微调一个较小的（或已有的）模型，使其具备类似的能力。

总之，System Prompt、User Prompt、AI Agent、Agent Tool、Function Calling、MCP 以及最底层的 AI 模型，它们就是这样互相连接又各司其职的。在这种情况下，即使 AI 还是生成了不正确的响应，因为响应格式是固定的，AI 服务端自己就能检测到，并执行重试。AutoGPT 会根据这些信息，生成一段 System Prompt，告诉 AI 模型用户提供了哪些工具（tools）、它们有什么用，以及如果 AI 想使用它们，应该返回什么格式的内容。

在向量加法的例子中，一个 Warp 中的 32 个线程可能都在执行“加法”指令，但每个线程操作的是向量中不同的索引位置上的元素。过去，GPU主要用于图形渲染，是游戏玩家的“专属”。虽然全局内存时延高，但 GPU 的其他层级内存（特别是 Shared Memory 和 L1/L2 Cache）以及海量的计算单元和高效的调度机制，能够有效地“隐藏”这种时延，确保计算单元不会长时间空闲等待数据。虽然编写高效的GPU Kernel 是一项复杂的任务，涉及对硬件细节的深刻理解和精妙的代码优化，但基础原理是相通的。

Google Cloud Next 2025 大会的主角不再是“AI”本身，而是“Agents”！从主题演讲到展区 Demo，“Agent”这个词无处不在。然而，现场 Demo 似乎并未完全兑现 Agents 的宏大愿景。真正让我眼前一亮的，是 Google 重磅发布的 Agent2Agent (A2A) 协议。这可能才是通往 Agent 协作、乃至“Agent 应用商店”时代的关键基石。本文将带你深入解读 A2A 协议是什么、它想解决什么问题、它的潜力何

科技巨头小米正式进军大语言模型领域，推出开源 MiMo 模型家族，其中 MiMo-7B-RL 版宣称在多项能力上可对标 OpenAI。是“狼来了”还是实力派？本文将通过一系列实测，深入剖析 MiMo-7B-RL 的真实表现，揭示其优势与短板，并探讨其背後技术细节。

相较于前代模型和其他同类模型，Qwen 3 在知识问答、逻辑推理、结构化输出、代码生成等多个维度都展现出了显著的进步和强大的通用能力。这是一个非常令人惊喜的发现。在开启“思考模式”后，14B 模型在某些复杂的逻辑推理（如矩阵填充）、需要精确结构化输出和内部计算的任务（如 JSON 格式化）中，表现甚至能够超越参数量远大于它的235B和32B模型。考虑到14B 模型更容易在本地部署，它无疑是资源有限场景下的一个“黑马”选项。

我们可以用一个简单的日常例子来理解工作流。想象一下，你的目标是从深圳前往上海。实现这个目标有多种方式：飞机、高铁、汽车。选择哪种方式取决于你的具体需求（比如是否紧急、是否需要沿途风景等）。但无论你选择哪种方式，都需要遵循一系列固定的步骤或流程。前往机场 -> 过安检 -> 办理值机/登机 -> 飞行 -> 落地取行李 -> 出机场。这一系列的步骤，就是一个为了达成“从深圳到上海”这个目标的工作流。在这个流程中，每一个步骤（前往机场、过安检等）都可以看作是完成一个特定任务的节点。

這篇文章深入探討了字節跳動的 AI Agent 平台「扣子空間」。文章首先介紹了 AI Agent 的興起背景與核心價值，強調其自主規劃、調用 MCP 工具完成複雜任務的能力，超越了傳統聊天機器人。接著，文章詳解了「扣子空間」的兩種模式（探索與規劃）、MCP 工具集成（如高德地圖、飛書），並通過生成遊戲網頁、行程規劃等實例展示其功能與局限，特別指出 Agent 可能出現上下文丟失等錯誤，強調輸出結果必須人工驗證。最後，文章分析了字節在該領域的優劣勢，並展望 Agent+MCP 結合交易能力的未來趨勢

第一，全球AI开发者必须像核科学家那样持证上岗。你总不会让高中生随便玩钚元素吧？第二，给AI装上"数字黑匣子"，就像飞机的飞行记录仪，每次出事都能追溯。第三，也是最关键的——在座各位现在就可以做点什么。打开手机，把这篇演讲转给那个还觉得"AI就是高级Siri"的朋友。

在“Process”区域上方，你会看到为每个源文件生成的摘要。点击可以查看详细内容和摘要。

谷歌研究显示，成功AI提示词平均需21词（远超多数人输入的9词）。优化提示词质量，可参考五大实战技巧：1. 三的法则要求AI生成3个变体，如“写3版广告语，分别侧重续航、智能驾驶、充电速度”，避免单一答案局限，捕捉用户真实需求。2. 多步骤拆解复杂任务分步处理（如预算申请PPT拆解为数据量化、反驳预判、可视化设计三步），准确率提升67%。3. 模板预建用AI生成场景化模板（如电商运营的直播选品评分表），并优化现有模板：“在周报模板中新增数据异常预警模块”。

Gemini 的准确率最高，回答详细且精确。Perplexity 准确率也相当不错。ChatGPT 准确率一般，甚至会弄错自己的功能和订阅信息。Grok 的准确率最差，测试问题几乎全错。

从简单的文字生成，到复杂的自定义歌词、音频上传、制作翻唱、编辑片段，甚至还有那些能“魔改”演唱方式的隐藏标签，它的功能强大到令人，，，怎么说呢，寝食难安呐！听说了么，一个技术员用ai写歌，几天就赚到了5万块钱，还开通了视频号。甚至能做出像（此处可以脑补一段炸裂或感人的音乐）这样的，或者（此处再脑补一段）这样的歌！要是再一年以前，完全不同音乐的人要想学个吉他都非常难，别说写歌了，但是！Suno 也能搞定！赶紧试试，看看 Suno 是怎么“理解”你的指令的！，保证让你看完就能做出自己的第一首歌，甚至更多！

这就像是玩“提示词工程”（Prompt Engineering），你给的指令越清晰、越有条理，它给你的反馈就越给力！刚进 Gemini 的界面，你可能会看到右上角有一个地方可以点（录视频的时候是这样），里面有两个选项：一个叫。如果你想体验更顶级的，可以考虑 Advanced，据说后面会有一个专门的 Advanced 视频介绍。别光把它当成一个问答机器！你可以用一些更高级的提示词技巧，把它变成你的写作助手。登录进去后，咱们看看它有哪些给力的地方，以及怎么把它用得更溜！最关键的是，基础版本的 Gemini，

你可以上传几张不同的图片，然后告诉 AI 把它们合成为一张图，并且按照你的指令来组合。比如，上传一张女生的图，一张椅子的图，一张猫的图，然后说：“把图1的女生放到图2的椅子上坐着，让她抱着图3的猫咪”。考虑到 OpenAI 的迭代速度，以及 Sora 本身在视频生成上的惊艳表现，我们完全有理由期待 4o 未来会更加强大，甚至在 Sora 的下一个版本中，图片和视频的生成编辑能力会进一步融合！，极大地拓展了 AI 图片的应用场景，让普通用户也能通过简单的对话，创作出令人惊艳的图片和进行复杂的编辑。

Gemini的快速发展印证了Google"AI First"战略的成功。对于技术从业者而言，掌握这个平台意味着获得了：效率提升：自动生成技术文档能力创意扩展：跨模态内容生产管线研究加速：智能文献分析工具。

可以直接复用提示，稍微改一点继续生成，Runway支持这个，非常友好。远景里的人有点奇怪，有些看着像鸟～不过这也能理解，毕竟目前是Gen-3 Alpha版，细节上还有待打磨，整体来说，体验还是非常惊艳的！目前积分用得比较快，视频生成成本也不低，所以要稍微规划好，不要乱点浪费哦！第一次进来，可以把默认提示词删掉，它就会弹出一份官方小指南，教你怎么写提示词。：Gen-3是需要付费订阅的，最低12美元一个月，注册之后你会拿到一点点积分，可以用来生成视频的。生成速度很快，我这边测试的时候，大概一分钟以内就搞定了。

AI 绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容（AIGC）的一个应用场景。其主要原理就是收集大量已有作品数据，通过算法对它们进行解析，最后再生成新作品，而算法也便是 AI 绘画的核心，随着AI技术的爆火，Midjourney不到一年时间公测，就获得了大量的付费用户。关于MidjourneyMidjourney借助Discord使用，而Discord据说2019年就是已经有2.5亿注册用户的网络实时通话软件与数字发行平台。

体验完 Sora，我 annus mirabilis 的心情是复杂的——既有对技术突破的兴奋和惊叹，也有一丝对未来不确定性的担忧。它让我们看到了“文字生成视频”那令人难以置信的潜力，让“人人都是导演”不再是遥远的梦想。它用高效和便捷，为创意插上了翅膀。但同时，它也暴露了AI在处理细节上的不足，以及在伦理和安全方面带来的巨大挑战。那么，你看完这篇文章，是感到新奇，迫不及待想去尝试一下 Sora 的魔法？还是觉得有些担忧，对未来充满了不确定性？欢迎在下方评论区告诉我你的想法！

好了，以上就是 annus mirabilis 为大家精心梳理的，全球最受欢迎的10个人工智能。它们各具特色，从艺术创作到编程辅助，从声音模拟到模型聚合，从中文理解到开源生态，从高效算力到通用智能，每一位都在用自己的方式，改变着我们的数字生活和工作方式。看完这十位“智能之神”，不知道哪一位给你留下了最深刻的印象？是那位能够瞬间把文字变成画作的 Midjourney？还是默默提高你编程效率的 GitHub Copilot？是让声音栩栩如生的 Eleven Labs？还是集百家之长的 Poe？

深入剖析 HeyGem AI 的技术架构，聊聊它究竟“开源”了什么，又“藏着”什么。话不多说，咱们直接进入正题！

开发一个AI报考小程序是集数据工程、机器学习、后端服务、前端开发、用户体验设计于一体的系统工程。它要求我们不仅要处理海量复杂的数据，设计和实现高效准确的AI算法，还要构建稳定可靠的技术基础设施，并关注最终用户的使用感受。对于技术人员而言，这是一个充满挑战但极具价值的项目。它有机会利用我们的专业技能，解决一个社会性的痛点，为无数学生和家庭提供实实在在的帮助。通过不断迭代和优化，AI报考小程序有望成为高考志愿填报领域不可或缺的智能助手。

Google AI Studio 提供并鼓励使用的 Stream 功能，是现代 LLM 应用开发中不可或缺的一环。它不仅仅是让文字看起来像“打字”，更是通过实时、增量的响应方式，彻底改变了用户与 AI 的交互体验，让等待不再煎熬，让协作更加高效。通过智能客服、实时代码助手、内容创作工具等案例，我们可以清晰地看到 Stream 功能在提升用户感知延迟、优化长内容处理、实现实时协作等方面的巨大价值。

在短短几年内，生成式人工智能（Generative AI）以前所未有的速度席卷全球，从文字创作到图像生成，从代码辅助到科学研究，以ChatGPT、Midjourney、DALL-E等为代表的AI模型，正在深刻地改变着我们的工作流程、创意模式乃至日常生活。这些强大的AI工具拥有令人惊叹的生成能力，它们能创作出逼真的图片、流畅的文章、可执行的代码，甚至原创的音乐。"为高中生写一篇50ēn字的文章，解释生成式AI的工作原理，重点阐述Transformer模型的作用，使用生动有趣的语言和生活中的例子。

看完这103个用法，你是否已经意识到：Suna可能是你见过最全能的AI助手你的工作效率即将提升500%人类离被AI取代又近了一步（误）重要提醒：虽然Suna很强大，但它目前：不能帮你写毕业论文（会被教授发现）不能代替你谈恋爱（但可以帮你写情书）不能真的统治世界（暂时还不能）

放自己机器上跑，要么吃资源，要么关机就没了，扔 VPS 上确实省心多了，还能 24/7 全天候待命。来，我跟你捋捋该怎么搞。sudo ss -tulnp | grep <端口号> 看看哪个进程占用了端口，停掉它，或者修改 .env 或 docker-compose.yml 里 Suna 使用的端口。在你的浏览器里输入 http://<你的VPS公网IP>:3000 (把 <你的VPS公网IP> 换成实际的 IP 地址)。默认情况下，Suna 的前端可能是通过某个端口暴露的，比如 3000。

它能帮你搞定浏览器自动化、管文件、爬网页、接API这些杂活儿，基本上就是你动动嘴，它动手干，自动化程度挺高。这篇就跟你聊聊 Suna 的技术架构、能干啥、在哪儿用，顺便附上怎么把它跑起来的教程，让你也玩玩这个新玩意儿！Suna 是 Kortix AI 团队整出来的一个开源的通用 AI 智能体，明摆着就是冲着 Manus 来的，想做个开源替代版。它最大的特点就是你直接跟它说人话就行，给它一句指令，它自己就能拆解任务去执行，感觉像多了个“数字助手”。打算支持图片、语音输入（多模态），再接一些专业的工具进来。

例如，对于需要完全掌控硬件并且追求极致性能的场景，DigitalOcean 也提供了裸金属 GPU 服务器的选项，这与虚拟化的 GPU Droplets 在资源隔离和性能方面有所不同。目前来看，他们提供了多种配置，包括 NVIDIA H100 和 H200 等型号的 GPU，并且提供了单卡和八卡等不同的配置选项，以满足不同的计算需求。如果你需要自动化管理你的 GPU Droplets，DigitalOcean 提供了完善的 API，你可以通过 API 来创建、管理和销毁 Droplets。

本文将全面剖析基于n8n平台的这个"全自动AI视频生成与多平台发布"工作流的技术架构、实现原理和关键节点，帮助开发者深入理解这一自动化流程的内部机制。

通过这个用例，我们展示了如何使用n8n构建一个完整的自动化工作流，从数据库查询到邮件通知。可视化编排：无需编写复杂代码即可连接各种服务丰富的节点库：支持数百种常见应用和服务灵活部署：可以在本地Docker运行，也可以部署到云平台扩展性强：可以通过社区节点或自定义代码扩展功能。

用了N8N之后，我最大的感受就是：早用早享受！它不仅帮我节省了大量重复工作时间，还让很多以前觉得不可能实现的自动化场景变成了现实。如果你也在寻找一个强大又灵活的工作流工具，不妨试试N8N。

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SkyReels-V2的发布标志着AI视频生成技术的重要突破，为创作者提供了前所未有的自由度和表现力。开发者可以基于这一先进技术构建各种创新应用，从影视制作辅助工具到个性化内容生成平台。随着技术不断演进，AI视频生成将彻底改变内容创作方式，释放人类创造力。建议开发者从简单示例开始，逐步探索更复杂的创作可能。

LHM项目代表了3D生成技术向更高效、更易用方向发展的趋势。通过开源这样的前沿项目，aigc3d团队为研究社区和产业界提供了宝贵的基础设施，将加速3D内容创作技术的民主化进程。对于开发者而言，现在正是探索3D生成技术应用场景的最佳时机。

PyTorch 作为当今最流行的深度学习框架之一，以其灵活性、易用性和强大的社区支持，在学术界和工业界都得到了广泛应用。本文将带你从零开始，深入浅出地理解 PyTorch 的核心概念，包括张量（Tensor）、自动微分（Autograd）、神经网络模块（torch.nn）等，并结合一个简单的线性回归实例，演示一个完整的 PyTorch 模型训练流程。无论你是深度学习初学者，还是希望从其他框架转向 PyTorch 的开发者，本文都将为你提供清晰的入门指引。