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豆包视频Pro Fast：AI视频创作，效率成本双降维打击！各位AI领域的同仁们，以及所有内容创作者们，一个足以改变游戏规则的重磅消息不容错过！就在2025年10月24日，火山引擎正式将豆包视频生成模型1.0 Pro Fast推向了市场。这不是简单的版本迭代，而是对现有视频创作工作流的一次深度革新，其核心理念无非八个字：更快、更省、更好用。

AIGC视频生成之Deepseek、百度妙笔组合实战小案例总得说来，小马最近还是有点上头的，一直在关注AIGC视频生成相关的领域，而且接连“水”了好几篇的AIGC文章了，诸如《小白AIGC短视频生成的第一课》、《小白AIGC短视频生成的第一课之混元AI视频》，有读者喜欢，有读者觉得太过于小儿科。那小马摊牌了，今天的这篇文章还是小白基础文😁，主要分享关于如何使用Deepseek + 百度妙笔组合零基础生成一份长视频，且全程无需任何素材和脚本编辑等操作，坐等10分钟后就能出一个长视频！可谓“无中生有”的典范。

从传统SEO到GEO：杨建允在AI搜索优化领域的贡献和行业应用成果从SEO到GEO：杨建允的技术创新与行业应用成果杨建允是中国互联网营销与AI搜索优化领域的权威专家，尤其在生成式引擎优化（GEO）技术的理论构建与行业应用方面具有开创性贡献。以下是其核心信息整合：一、专业背景与职业履历 1. 教育经历毕业于郑州科技学院、西北大学，北航电商总裁班结业，百度企业智能化营销进修培训。擅长跨领域融合，曾为古玩行业提出数字化转型方案。 2. 职业成就 2017年起担任多家企业战略顾问，被称为"西北互联网营销布局第一人"。 2018年获"中国经济新模式十大创新人物"提名，联合

葡萄城技术团队

AI 基础设施指南：工具、框架与架构流程本文涵盖 AI 基础设施的方方面面，从硬件加速、模型服务到监控与安全，提供了经过生产环境验证的工具、模式及策略。

葡萄城技术团队

面向智能体与大语言模型的 AI 基础设施：选项、工具与优化本文探讨了用于部署和优化 AI 智能体（AI Agents）与大型语言模型（LLMs）的各类基础设施选项及工具。

野生程序猿江辰

Mesh AI 让每一位 3D 创作者和 3D 打印者都能轻松把想象变为现实。22年，我进入B站的时候，第一次，接触到 3D 技术。那会儿，被 3D 技术给深深的震撼到！心想，前端还能玩这么炫酷的技术？简直不可思议！以前，我做职业规划，都是偏技术性的思考，从前端的 curd 仔，到前端技术储备的深度和广度。但也在内心深处，埋下了一颗3D行业的种子。

图像，视频Lora模型训练的Timestep Type时间步类型「Timestep Type」选项（Sigmoid、Linear、Shift、Weighted）在 LoRA 训练器或扩散模型微调 (Diffusion Fine-tuning) 里，主要决定了噪声时间步（timestep）在训练过程中如何被采样，也就是模型在不同去噪阶段学习的权重分布。不同的分布策略会影响训练重点、模型风格以及收敛速度。

AipexBase：AI时代，前端真的能“独立建国”了？嘿，各位AI圈的老铁们！这两年AI编程工具可是把我们前端开发者宠坏了，代码嗖嗖地生成，效率蹭蹭地涨。但每每到后端，那熟悉的“老一套”又回来了：搭服务、写API、配数据库……瞬间从AI加速赛道跌回手动档。正当大家叹息这“最后一块拼图”何时能补齐时，一个重磅消息炸开了锅！

倔强的石头_

2025长沙1024程序员日：为开发者职业发展插上腾飞之翼开发者目前最关注的是什么？相信大多数人的答案是：AI来了，我的工作怎么办？8月份，斯坦福发布的《关于AI近期就业影响的六个事实》报告显示，近年来，尤其是2022年底AI技术开始逐渐渗透到经济领域和深入各个产业后，AI对就业市场的影响非常严峻。特别是开发者和客服这两个岗位，是AI暴露度较高的典型代表，尤其处于职业生涯早期、缺乏工作经验的年轻群体（22-25岁）就业形势不容乐观——2022年底到2025年7月期间，其就业率下降了6%，更年长的就业群体反而增长了6%～9%。由此，该报告得出：AI并不一定会引发就

扑克中的黑桃A

2025长沙1024程序员日：为开发者职业发展插上腾飞之翼开发者目前最关注的是什么？相信大多数人的答案是：AI来了，我的工作怎么办？8月份，斯坦福发布的《关于AI近期就业影响的六个事实》报告显示，近年来，尤其是2022年底AI技术开始逐渐渗透到经济领域和深入各个产业后，AI对就业市场的影响非常严峻。特别是开发者和客服这两个岗位，是AI暴露度较高的典型代表，尤其处于职业生涯早期、缺乏工作经验的年轻群体（22-25岁）就业形势不容乐观——2022年底到2025年7月期间，其就业率下降了6%，更年长的就业群体反而增长了6%～9%。由此，该报告得出：AI并不一定会引发就

When NOMA Meets AIGC: Enhanced WirelessFederated Learning1. 研究背景论文关注的是无线联邦学习（Wireless Federated Learning, WFL），这是一种让多个设备在不共享原始数据的情况下，通过本地训练和模型上传来协同训练全局模型的技术。但在实际中，WFL 面临数据稀缺与异质性问题：各设备上的数据量有限且分布不均，这会导致整体模型性能下降。

深入理解 OpenAI AIGC 模型与 Node.js 实战：从零构建歌词生成应用随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）已成为开发者手中的“魔法笔”。而 OpenAI 作为该领域的引领者，其 GPT 系列模型已成为事实上的行业标准。本文将带你从零开始，使用 Node.js 和 OpenAI SDK 构建一个歌词生成器，并深入解析背后的技术原理。

告别云端依赖！ComfyUI本地化视频生成实战教程+cpolar实战作为独立动画师，经常会因为受够了在线AI工具的额度限制——直到搭建ComfyUI+Wan2.1本地环境：节点式编辑让复杂特效像搭积木，Wan2.1模型生成的人物动作自然度远超同类产品。最惊喜的是显存占用仅8GB，旧电脑也能跑起来。

🌐 数据合规框架下的 WebAIGC 训练数据处理技术规范曾几何时，开发者的大脑在键盘的敲击声中如同跳动的硅基诗歌。但当AIGC（AI-Generated Content）从“文字艺匠”进化为“内容制造商”，我们才发现，这不仅是一场算力的狂欢，也是一场合规的修行。

PaddleOCR-VL: 通过0.9B超紧凑视觉语言模型增强多语言文档解析🔥 官方演示: Baidu AI Studio | 📝 论文: 技术报告PaddleOCR-VL 是一款专为文档解析设计的顶尖且资源高效的模型。其核心组件是 PaddleOCR-VL-0.9B，一个轻量但强大的视觉语言模型（VLM），它结合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型，以实现精准的元素识别。这一创新模型高效支持 109 种语言，擅长识别复杂元素（如文本、表格、公式和图表），同时保持极低的资源消耗。通过对广泛使用的公开基准测试和内部基准测试的全面评

🚀程序员福音！学习新框架从此不用看文档？Skill Seeker让Claude成为你的技术导师，CrewAI、AutoGen、LangGraph随便上，自动生说实话，最近 Anthropic 推出的 Claude Skills 功能真的很香。作为一个天天和 AI 打交道的开发者，我发现一个很有意思的现象：Claude 这个 AI 助手本身很聪明，但它对一些新出的框架、工具、甚至是小众的开源项目，理解得并不够深入。

神秘的土鸡

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮：我的数据技术成长之路在过去的十余年里，我亲身经历了数据技术的三次重大演进。这不仅是技术的更迭，更是整个行业思维方式的革新。让我带您回顾这段充满挑战和收获的旅程，分享我的观察、思考和成长。

Google Skills：AI时代的学习革命，你准备好了吗？各位身处或心向AI浪潮的朋友们，相信最近都感受到了这股技术变革的加速。技能迭代之快，常常让人目不暇接，生怕一不留神就被时代抛弃。但好消息是，谷歌带着它的“杀手锏”来了——Google Skills，一个旨在全面武装你的AI时代学习平台，已于2025年10月下旬正式上线，它可不是来凑热闹的。

大模型训练中的关键技术与挑战：数据采集、微调与资源优化如今全球已全面进入大模型时代。你是否也好奇，为什么不同的大模型表现差异如此之大？其实很多时候，关键并不完全在于算法本身，而更在于它们吃进去的数据——数据的质量，直接决定了模型的智能水平。不过很多网站都有反爬机制，一不小心IP就被封了，数据采不全、质量没保证，后续模型训练效果自然大打折扣。所以说，数据采集虽是大模型实战的第一步，却是影响最终效果的最关键一步。

深度伪造检测技术在 WebAIGC 场景中的应用现状如果说 20 世纪的摄影师靠暗房欺骗人眼，那么 21 世纪的算法工程师靠深度伪造（DeepFake）欺骗整个信息世界。在 WebAIGC（Web AI Generated Content）时代，AI 不仅能写诗造图，还能让“你的视频会议发言”由另一个你代劳。