aigc

AIGC时代——语义化AI驱动器：提示词的未来图景与技术深潜当前主流AI驱动器已突破单模态限制，构建起跨文本、图像、音频的语义认知网络。以下代码展示了医疗领域多模态诊断系统的核心架构：

AIGC算力消耗白皮书：Stable Diffusion vs Midjourney的架构成本差异当Midjourney单日处理超过4000万张图像请求时，其云服务算力成本却低于Stable Diffusion开源方案的37%。这揭示了一个核心矛盾：开源模型的架构自由度与闭源系统的商业优化之间存在根本性博弈。本文基于H800 GPU集群实测数据，解析两大主流文生图模型的算力消耗差异及其硬件选型逻辑。

【论文阅读】PEEKABOO: Interactive Video Generation via Masked-Diffusion原文摘要研究背景与问题现状：现代视频生成模型（如 Sora）已能生成高质量视频，但缺乏用户交互控制能力。

Lilith的AI学习日记

n8n 中文系列教程_17. 为什么我的n8n数据库越来越大？解决方案全解析你是否发现n8n的数据库越来越大，导致性能明显下降？这是因为n8n默认会存储所有工作流的执行日志，长期积累会使SQLite数据库膨胀，影响运行效率。本文将详细分析问题原因，并提供4个关键环境变量配置，帮助你自动清理历史数据、优化数据库性能。此外，针对高频使用场景，我们还会推荐更稳定的PostgreSQL迁移方案，确保你的n8n长期高效运行！

深度探索DeepSeek：从架构设计到性能优化的实战指南在人工智能技术进入工业化落地阶段的今天，大模型训练与推理的工程化能力已成为衡量企业技术实力的重要标尺。DeepSeek作为当前业界领先的超大规模语言模型，其背后凝聚了数百名工程师历时三年的持续探索。本文将首次系统性披露DeepSeek架构设计的核心理念，从底层硬件适配到顶层业务场景的完整技术链条，揭示如何通过创新性架构设计突破传统范式，实现训练效率与推理性能的双重跃升。

OJAC近屿智能

宇树科技开启“人形机器人格斗盛宴”2025年5月至6月，一场备受瞩目的全球性科技盛事——全球首届“人形机器人格斗大赛”将由杭州宇树科技隆重开启。赛事将带来前所未有的机器人格斗视觉冲击，吸引全球目光聚焦。

阿里云 OpenManus 实战：高效AI协作体系版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。在多智能体（Multi-Agent）系统日益成为AI发展主流的背景下，阿里云推出的 OpenManus，作为一款针对复杂任务自动化处理的多智能体良好平台，为实际应用落地提供了颇具吸引力的解决方案。

当神经网络突破摩尔定律：探索大模型时代的算力新纪元当英特尔在1965年提出摩尔定律时，没有人预料到这个每18-24个月将芯片晶体管数量翻倍的预言会成为现代计算文明的基石。半个世纪以来，这条经验法则推动着全球半导体产业以指数级速度发展，将计算机从实验室里的庞然大物变成了口袋里的智能手机。然而，在2012年国际固态电路会议（ISSCC）上，台积电技术总监首次公开承认：7纳米以下制程工艺的良率不足10%，这标志着传统算力增长路径的终结。

DeepSeek-Prover-V2-671B 简介、下载、体验、微调、数据集：专为数学定理自动证明设计的超大垂直领域语言模型（在线体验地址）体验地址：Hugging Face 在线体验推荐入口：Novita 平台直达链接（含邀请码）DeepSeek-Prover-V2-671B 是 DeepSeek 团队于 2025 年4月30日发布的开源超大垂直领域语言模型，专为在 Lean 4 语言中进行数学定理的形式化证明（formal theorem proving）而打造。该模型是 DeepSeek-V3 架构的继承者，采用冷启动推理数据合成与强化学习相结合的训练策略，成功将非形式化数学推理与形式化证明能力融合为一体。

AIGC 落地实战：用 Stable Diffusion 打造企业级营销素材生成平台在数字化营销的浪潮中，企业对于高质量营销素材的需求呈爆发式增长。传统的素材制作方式不仅耗时费力，还难以满足企业日益多样化和个性化的需求。AIGC（人工智能生成内容）技术的出现，为企业解决这一难题提供了新的思路。本文将详细介绍如何利用 Stable Diffusion 搭建一个满足企业级需求的营销素材生成平台，从需求分析到技术实现、工程化部署以及安全合规保障，全方位为你呈现一个完整的实战案例。

AIGC在自动化测试领域的创新应用：智能生成测试用例与缺陷预测一、AIGC+测试技术架构 1.1 传统测试痛点与AIGC解决方案测试环节传统痛点 AIGC创新方案测试用例设计覆盖不全，维护成本高需求→用例自动生成缺陷预测依赖人工经验代码特征→缺陷概率预测日志分析模式固定，漏报率高异常模式自主学习测试数据生成边界条件覆盖困难智能生成临界值数据 1.2 系统架构设计

剑哥在胡说

千问3（Qwen3）模型开源以及初体验2025年4月29日，阿里巴巴正式开源了新一代通义千问模型Qwen3（简称千问3），这一里程碑式的事件标志着中国开源大模型首次登顶全球性能榜首。千问3系列包含8款不同尺寸的模型，全部采用创新的混合推理架构，在性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型的同时，部署成本仅需同类产品的三分之一。

DeepSeek: 探索未来的深度学习搜索引擎在信息爆炸的时代，搜索引擎作为连接用户与互联网世界的桥梁，其重要性不言而喻。然而，随着用户需求的日益多样化和复杂化，传统搜索引擎在理解和满足用户需求方面逐渐显现出局限性。为了突破这一瓶颈，基于深度学习技术的下一代搜索引擎——DeepSeek应运而生。本文将详细介绍DeepSeek的核心技术、应用场景以及未来的发展方向。

AIGC重构元宇宙：从内容生成到沉浸式体验的技术革命当数字技术掀开人类交互的新篇章，元宇宙正从科幻构想蜕变为现实——这个由虚拟与现实交织的数字宇宙，承载着未来社会的娱乐、工作与社交形态。作为核心赋能技术，AIGC（人工智能生成内容）正以惊人的创造力，重塑元宇宙的内容生态：它不仅能自动化生成虚拟环境、角色、物品等基础要素，更在交互逻辑与用户体验层面实现突破，让元宇宙从预设的静态空间进化为动态生长的数字生命体。

DeepSeek破界而来：重构大规模深度检索的算力与边界在人工智能技术飞速发展的今天，超大规模语言模型已成为推动产业智能化的核心引擎。然而，随着模型参数量突破万亿级门槛，传统的深度检索系统正面临前所未有的挑战：当模型需要处理包含数百亿甚至数万亿文档的语料库时，如何在保持高精度的同时实现毫秒级响应？这个问题的答案不仅关乎学术研究的前沿突破，更是制约行业落地的关键技术卡点。

基于AIGC的3D场景生成实战：从文本描述到虚拟世界构建一、3D AIGC技术解析 1.1 技术挑战与突破挑战维度传统方案局限 AIGC创新方案建模效率人工建模耗时数天文本到3D秒级生成细节丰富度重复使用素材库无限风格化生成物理合理性手动调整物理参数自动符合物理规律多平台适配需手动优化模型自适应LOD生成 1.2 主流技术路线

潘达斯奈基~

沐曦玩转 LMDeploy、XTuner 和 InternLM3学习链接： https://aicarrier.feishu.cn/wiki/O84LwkiBriUU0NkDwurcSufhnVb

🚀企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布！本地部署+全面客观测评！Qwen3-235B-A22B+Qwen3-32B+Qwen3-14B谁是王者？ollama🔥🔥🔥本篇笔记所对应的视频：www.bilibili.com/video/BV1Xm…今天凌晨阿里巴巴正式发布了Qwen3系列大语言模型，标志着阿里在开源AI领域迈出了重要一步。Qwen3不仅在多项权威基准测试中超越了OpenAI的o1和DeepSeek R1等国际主流开源模型，还在模型架构、推理能力、多语言支持等方面实现了全面升级。

深入解析模型上下文协议（MCP）：AI与数据源无缝集成的标准化之道🧑 博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者，全网11W+粉丝博主，提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Java/Python/Linux/AI等方面的服务，同时还运营着十几个不同主题的技术交流群，如有需要请站内私信或者联系VX（gylzbk），互相学习共同进步。

可解释人工智能（XAI）：让机器决策透明化在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，AI 系统已经广泛应用于金融、医疗、交通等多个关键领域。然而，随着 AI 系统的复杂性不断增加，尤其是深度学习模型的广泛应用，AI 的“黑箱”问题逐渐凸显。AI 系统的决策过程往往难以理解，这给其在一些对安全性、可靠性和公平性要求极高的领域（如医疗诊断、司法决策等）的应用带来了挑战。可解释人工智能（Explainable AI，简称 XAI）应运而生，旨在让 AI 的决策过程更加透明、可理解。本文将深入探讨可解释人工智能的背景、技术方法以及其在实际应用中的重要性和挑战