Category: AI项目和框架

VibeVoice是什么

VibeVoice 是微软推出的新型文本到语音（TTS）模型，能生成富有表现力、长篇幅、多说话者的对话式音频，如播客。模型通过创新的连续语音标记化技术和下一代标记扩散框架，结合大型语言模型（LLM），实现高效处理长序列音频的能力，同时保持高保真度。VibeVoice 能合成长达90分钟的语音，支持多达4位不同说话者，突破传统TTS系统的限制，为自然对话和情感表达提供新的可能。

VibeVoice的主要功能

• 多说话者支持：能生成多达4位不同说话者的对话式音频，适用播客、有声读物等场景。
• 长篇幅对话：支持生成长达90分钟的连续语音，突破传统TTS系统在长度上的限制。
• 富有表现力的语音：根据文本内容生成带有情感和语调的语音，让对话更加自然和生动。
• 跨语言支持：支持多种语言的语音合成，能处理跨语言的对话场景。
• 高保真音频：生成的语音质量高，接近人类的自然语音，提供更好的用户体验。
• 实时交互：能实时生成语音，支持动态对话和交互式应用。

VibeVoice的技术原理

• 连续语音标记化：用连续的语音标记化技术，将音频信号分解为语义和声学标记。标记用极低的帧率（如7.5 Hz）运行，提高计算效率，同时保留音频的高保真度。语义标记器（Semantic Tokenizer）负责处理文本内容，提取语义信息；声学标记器（Acoustic Tokenizer）负责生成具体的音频细节。
• 下一代标记扩散框架：基于扩散模型的生成框架，结合大型语言模型（LLM）理解文本上下文和对话流程。扩散模型通过逐步细化生成的音频标记，最终生成高质量的语音信号。
• 多说话者一致性：通过特定的说话者嵌入（Speaker Embeddings）技术，确保不同说话者的声音特征在长篇幅对话中保持一致。模型支持多说话者的语音合成，能自然地处理说话者之间的切换和对话流程。
• 高保真音频生成：用先进的声码器（Vocoder）技术，将生成的标记转换为高质量的音频信号。通过优化声码器的参数，确保生成的语音在音质上接近人类的自然语音。

VibeVoice的项目地址

• 项目官网：https://microsoft.github.io/VibeVoice/
• GitHub仓库：https://github.com/microsoft/VibeVoice
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/microsoft/vibevoice-68a2ef24a875c44be47b034f
• 技术论文：https://github.com/microsoft/VibeVoice/blob/main/report/TechnicalReport.pdf

VibeVoice的应用场景

• 播客制作：支持生成多达4位不同说话者的对话式音频，支持长达90分钟的连续语音，非常适合制作多主持人播客节目，让播客内容更加丰富多样。
• 有声读物：生成富有情感和语调的语音，让有声读物更加生动有趣，提升听众的阅读体验。
• 虚拟助手：生成的语音自然流畅，适合用于虚拟助手的语音交互，为用户提供更加人性化的服务，增强用户体验。
• 教育和培训：适合模拟课堂讨论等教学场景，情感表达功能让互动式教学材料更加生动，提高学习效果。
• 娱乐和游戏：为虚拟角色生成富有表现力的语音，增强游戏和互动娱乐应用的沉浸感，让玩家有更真实的体验。

DeepCode是什么

DeepCode 是香港大学数据智能实验室推出的基于多智能体系统的代码生成平台。DeepCode 能将研究论文、自然语言描述等转化为高质量的生产就绪代码，支持多种编程语言和框架。平台具备 Paper2Code、Text2Web 和 Text2Backend 等功能，支持从算法实现到前后端开发的自动化。基于智能协调和高效记忆机制，DeepCode 提高了代码生成的效率和质量，为开发者提供强大的工具，加速从概念到代码的转化过程。

DeepCode的主要功能

• Paper2Code：将复杂算法从研究论文转化为高质量的生产就绪代码。
• Text2Web：将文本描述转化为功能齐全、视觉上吸引人的前端网页代码。
• Text2Backend：从简单文本输入生成高效、支持扩展且功能丰富的后端代码。
• 多接口支持：提供 CLI 和 Web 界面，满足不同用户需求。
• 自动化测试与文档生成：自动生成单元测试和文档，确保代码质量。
• 智能检索与推荐：基于 CodeRAG 系统提供全局代码理解和推荐。

DeepCode的技术原理

• 多智能体架构：
  • 中央协调智能体：负责整体工作流的执行和决策。
  • 意图理解智能体：解析用户需求，提取功能规范和技术约束。
  • 文档解析智能体：处理技术文档和研究论文，提取算法和方法。
  • 代码规划智能体：进行架构设计和技术栈优化。
  • 代码引用挖掘智能体：发现相关代码库和框架，分析兼容性和集成潜力。
  • 代码索引智能体：构建代码库的知识图谱，实现智能检索和交叉引用。
  • 代码生成智能体：合成可执行代码实现，生成测试套件和文档。
• 智能协调与动态任务规划：动态选择最优处理策略，根据输入复杂性调整工作流。平台支持实时任务分配和并行处理，提高效率。
• 高效记忆机制：基于智能压缩和分层记忆结构，管理大规模代码上下文，支持即时检索，保持上下文一致性，确保代码生成的准确性和连贯性。
• 高级 CodeRAG 系统：结合语义向量嵌入和基于图的依赖分析，自动发现最优代码库和实现模式，提供全局代码理解和推荐，提高代码生成效率和质量。
• 自动化测试与文档生成：自动生成单元测试和文档，通过静态分析和动态测试检测潜在问题，降低代码理解和维护难度。

DeepCode的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/DeepCode

DeepCode的应用场景

• 学术研究：将研究论文中的算法转化为代码，加速学术成果的验证和应用。
• 软件开发：快速生成前端和后端代码，提高开发效率，减少重复工作。
• 企业级应用：生成可运行的原型代码，加速产品迭代和市场验证，降低开发成本。
• 教育与培训：为学生提供代码生成工具，辅助教学，帮助理解编程概念。
• 数据分析与机器学习：自动生成数据处理和机器学习模型代码，提高开发效率。

XBai o4是什么

XBai o4是开源的大语言模型，基于“反射生成形式”训练，结合长CoT强化学习和过程奖励学习，在复杂推理能力上表现出色，中等模式下已超越OpenAI-o3-mini。XBai o4基于共享PRMs和策略模型的主干网络，显著降低推理成本。模型在多个基准测试中表现优异，如AIME24、LiveCodeBench v5等。模型支持单节点和多节点训练，提供详细的安装和评估流程，为开发者提供强大的工具和灵活的使用方式。

XBai o4的主要功能

• 复杂推理能力：能处理多步骤的复杂逻辑推理和数学问题，生成高质量的推理轨迹。
• 高效推理：基于共享PRMs和策略模型的主干网络，显著降低推理成本，提高推理效率。
• 多语言支持：支持多种语言，能处理和生成高质量的文本内容，适用多种自然语言处理任务。
• 灵活的训练和部署：提供详细的训练和部署指南，支持单节点和多节点训练，方便开发者根据硬件条件进行模型训练。
• 多任务学习：结合多种任务进行训练，包括语言建模、数学推理和逻辑推理，提高模型的泛化能力和适应性。

XBai o4的技术原理

• 反射生成形式（Reflective Generation Form）：XBai o4用“反射生成形式”训练，结合“长CoT（Chain of Thought）强化学习”和“过程奖励学习”，模型能同时实现深度推理和高质量推理轨迹的选择。
• 过程奖励学习（Process Reward Learning）：过程奖励学习是强化学习方法，基于奖励模型在推理过程中的表现，让模型能更好地学习推理过程中的中间步骤，提高整体推理能力。XBai-o4基于共享PRMs和策略模型的主干网络，进一步优化推理过程，降低计算成本。
• 多任务学习：模型在训练过程中结合多种任务，包括语言建模、数学推理、逻辑推理等。多任务学习方法使模型能更好地适应不同的应用场景，提高其泛化能力。基于在多个基准测试中进行评估，展示了在不同任务上的优异表现。
• 高效推理架构：模型用高效的推理架构，基于优化模型的结构和计算过程，提高推理速度。例如，模型支持多种推理模式，用户能根据具体需求选择合适的模式，平衡推理速度和准确性。模型提供详细的推理流程和评估方法，方便用户在实际应用中进行优化和调整。

XBai o4的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/MetaStone-AI/XBai-o4/
• HuggingFace模型库：https://hf-mirror.com/MetaStoneTec/XBai-o4

XBai o4的应用场景

• 教育领域：辅助教学，为学生提供复杂的数学和逻辑问题解答，帮助用户更好地理解解题过程。
• 科研辅助：在科研工作中，用在文献综述、实验设计思路的生成，及复杂科学问题的推理分析。
• 编程辅助：能为开发者提供代码生成、逻辑推理和问题排查的建议，提高编程效率和代码质量。
• 内容创作：在文案撰写、创意写作等方面，快速生成高质量的文本内容，激发创作者的灵感。
• 智能客服：为用户提供精准的问题解答和解决方案，提升客服效率和用户体验。

问小白o4是什么

问小白o4是国内首个并行思考模型，能同时启动8条思考路径，自动筛选最优解，提供精准答案。模型融合Long‑CoT强化学习与过程奖励学习，具备深度推理和高质量思考筛选能力。问小白o4在复杂任务上表现卓越，打字速度比DeepSeek R1提升70%，性能显著优于OpenAI o3-mini-medium和Claude Opus 4。模型适用学科试题、代码编程和搜索场景，能有效降低幻觉率，提供更准确的结果。用户能通过官网问小白或更新问小白App至3.18.8版本体验模型强大功能。

问小白o4的主要功能

• 多角度思考：能同时启动8条并行思考路径，从不同角度探索问题，自动筛选最优解。
• 高效推理：具备深度推理能力，打字速度比DeepSeek R1提升70%，显著降低获取优质回答的时间成本。
• 高质量输出：在复杂任务上性能卓越，大幅提升回答的正确率与可解释性，能识别逻辑错误并筛选最佳实践。
• 学科与编程：能抽取学科试题知识点，自动匹配最优解题方法，同时支持代码生成与补全，提供高效、准确的解决方案。
• 搜索优化：通过过滤低质思考过程，有效降低RAG场景下10%的幻觉率，让搜索结果更准确。

问小白o4的技术原理

• 并行思考机制：问小白o4能同时启动8条并行思考路径，如同高效的“头脑风暴”团队，从不同角度、运用不同策略同步探索解题思路，能自动筛选出最优的思考路径，为用户提供最精准的答案。
• 强化学习与过程奖励学习：融合“Long‑CoT强化学习”与“过程奖励学习（Process Reward Learning）”的端到端训练机制。使模型在训练过程中关注最终结果的准确性，且注重思考过程的质量，提升模型的深度推理能力和高质量思考过程筛选能力。
• 模型压缩与引擎加速：基于极致的模型压缩与引擎加速技术，问小白o4的打字速度相较DeepSeek R1提升70%，显著降低获取优质回答的时间成本，提高用户体验。
• 复杂任务处理能力：问小白o4是具备更强推理能力、更擅长处理复杂任务的Dense架构基础模型。以32B参数量在复杂数学和代码编程任务上实现新的性能突破，能有效处理复杂的逻辑和问题。

如何使用问小白o4

• 官网体验：访问问小白官网，选择问小白o4模型进行交互，输入问题或需求，模型自动启动并行思考路径，筛选最优解并提供答案。
• APP体验：下载并更新问小白App至3.18.8版本。通过手机应用，随时随地与问小白o4进行对话，享受强大的并行思考和推理能力。

问小白o4的应用场景

• 项目规划：为软件开发项目提供任务分解和时间管理建议，帮助团队高效完成项目。
• 搜索优化：在搜索“鞍山市和鞍山村的区别”时，准确区分两者，提供清晰的逻辑和总结，避免信息混淆。
• 产品设计：为新型智能手表设计提供多个创意方案，帮助团队快速筛选出最具潜力的设计方向。
• 健康建议：提供关于如何通过饮食和运动改善睡眠质量的建议，帮助用户改善生活习惯。
• 学习辅导：为高中学生提供物理光学部分的详细讲解和练习题，帮助学生更好地理解和掌握知识点。

FutureX是什么

FutureX是字节跳动、复旦大学、斯坦福大学和普林斯顿大学的研究团队联合发布的，专为LLM智能体未来预测任务设计的动态实时评估基准。通过半自动化管道从195个高质量网站实时收集未来事件问题，在事件解决后自动获取真实结果进行评分，有效避免了数据污染。FutureX覆盖政治、经济、金融、体育和娱乐等多个领域，包含单选、多选、开放性排名和数值预测等多种类型的问题，分为四个难度层级，全面评估LLM代理的推理和预测能力。

FutureX的主要功能

• 动态实时更新：FutureX能实时收集未来事件问题，在事件解决后自动获取真实结果进行评分，确保评估的时效性和动态性。
• 避免数据污染：通过专注于未来事件预测，FutureX确保在代理预测时答案尚未发生，避免了数据污染，保证了评估的公正性。
• 模拟真实世界挑战：FutureX将LLM代理置于真实世界的信息流中，要求其对未来事件进行预测，这需要代理具备信息收集、数据合成、概率权衡和因果推理等高级认知技能。
• 大规模跨领域覆盖：FutureX从195个高质量网站中收集问题，覆盖政治、经济、金融、体育和娱乐等多个领域，提供了全面的评估环境。
• 自动化评估过程：FutureX的评估过程完全自动化，每天自动更新问题，收集答案，并进行客观评分，提高了评估的效率和可扩展性。
• 多类型问题和难度层级：FutureX包含单选、多选、开放性排名和数值预测等多种类型的问题，并分为四个难度层级，全面评估LLM代理的能力。
• 推动LLM代理发展：FutureX为LLM代理提供了一个动态、无污染的评估标准，推动其向专业人类分析师的水平发展，促进其在复杂推理和预测任务中的性能提升。

FutureX的核心优势

• 设计原则：FutureX旨在提供一个动态、全面且无数据污染的评估，模拟真实世界挑战，评估LLM代理的核心智能。
• 无数据污染：FutureX通过专注于未来事件预测，确保在代理预测时答案尚未发生，从而避免了数据污染。
• 模拟真实世界挑战：FutureX将代理置于真实世界的信息流中，要求其对未来事件进行预测，这需要代理具备信息收集、数据合成、概率权衡和因果推理等高级认知技能。
• 大规模和跨领域覆盖：FutureX通过半自动化管道从195个高质量网站中收集问题，覆盖政治、经济、金融、体育和娱乐等多个领域。
• 动态和自动化评估过程：FutureX每天自动更新问题，收集答案，并进行客观评分，确保评估的及时性、客观性和可扩展性。

FutureX的构建过程

• 网站收集与筛选：使用AIME代理收集大量相关网站URL，通过LLM和人工审核筛选出高质量网站，最终确定195个作为事件数据库。
• 事件模板生成：为每个网站创建事件模板，这些模板可以根据变量生成适应不同时间的事件。
• 事件日常策划：每天从事件数据库中生成预测问题，包括对事件的操纵（如添加随机选项）和过滤（去除有害、主观或过于简单的事件）。
• 代理预测与评估：每天触发代理模型对新事件进行预测，并在事件解决后自动获取真实结果进行评分。
• 持续更新与维护：每天更新事件数据库，移除结果不可用的事件，并添加新的事件，确保基准的动态性和时效性。

FutureX的数据特点

• 实时性：FutureX的数据实时更新，每天从195个高质量网站收集未来事件问题，确保评估内容与当前信息同步。
• 多样性：数据覆盖政治、经济、金融、体育、娱乐等多个领域，包含单选、多选、开放性排名和数值预测等多种类型的问题。
• 无污染：专注于未来事件预测，确保在代理预测时答案尚未发生，避免了数据污染，保证了评估的公正性。
• 动态性：FutureX的事件和答案动态更新，事件数据库会根据实际情况添加新事件或移除不可用的事件，保持数据的活力。
• 挑战性：通过事件过滤和难度层级划分，FutureX确保了问题的挑战性，从简单选择题到复杂的开放性问题，全面评估LLM代理的能力。
• 大规模：FutureX是目前最大和最多样化的实时未来预测基准，每周生成约500个事件，提供了丰富的评估样本。
• 可靠性：通过严格的数据筛选和人工审核，确保数据来源的可靠性和质量，为评估提供可信的基础。

FutureX的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.11987

FutureX的实验结果

• 总体结果：Grok-4和Gemini-2.5-flash Deep Research在最难的任务中表现最佳，基础LLM在简单任务中表现良好。
• 不同难度层级的结果：随着任务难度的增加，模型性能显著下降，尤其是在Level 4（超级代理层级）中，模型表现最为挣扎。
• 不同领域的结果：不同模型在不同领域表现出不同的优势，例如GPT模型在加密货币和技术领域表现较好，而DouBao-Seed1.6-Thinking在金融和经济领域表现突出。
• 因素分析：通过线性回归分析，发现难度级别、领域和模型名称对性能有显著影响。
• 案例研究：包括LLM代理与华尔街金融分析师的比较、虚假网站对代理的影响以及实时搜索能力的评估。

FutureX的应用场景

• 金融领域：FutureX可用于评估LLM代理对股票价格、经济指标等未来事件的预测能力，帮助金融机构筛选高性能的分析代理。
• 政策制定：为政策制定者提供可靠的智能代理评估工具，帮助其评估不同政策的潜在影响。
• 商业决策：帮助企业评估市场趋势和消费者行为，为商业决策提供支持。
• 技术趋势分析：预测技术发展和创新趋势，为科技公司和投资者提供决策依据。
• 体育赛事预测：预测体育比赛结果和运动员表现，为体育博彩和赛事组织者提供参考。
• 娱乐产业：预测电影、音乐等娱乐产品的受欢迎程度和票房收入，为娱乐产业的决策提供支持。

SlowFast-LLaVA-1.5什么

SlowFast-LLaVA-1.5（简称SF-LLaVA-1.5）是专为长视频理解设计的高效视频大语言模型。基于双流（SlowFast）机制，平衡处理更多输入帧与减少每帧令牌数量之间的关系，能捕捉详细的空间特征，且能高效地处理长时序运动信息。模型包含从1B到7B参数规模的模型，基于简化的两阶段训练流程和高质量的公开数据集混合训练而成，模型在长视频理解任务中表现出色，能在图像理解任务中保持较强的性能，在小规模模型上展现出显著优势，为轻量化和移动友好型视频理解应用提供有力支持。

SlowFast-LLaVA-1.5的主要功能

• 高效长视频理解：能高效处理长视频中的复杂时空信息，捕捉长时序上下文，适用长视频内容的理解和分析。
• 多模态融合：结合视频和图像输入，提供综合的视觉理解能力，支持视频与图像任务的联合训练，提升模型在多种视觉任务中的表现。
• 轻量化与移动友好：模型设计注重轻量化，适合在移动设备等资源受限的环境中部署，满足边缘计算和实时应用的需求。
• 强大的推理能力：基于大语言模型（LLM）的架构，具备强大的自然语言处理能力，能生成对视频内容的详细描述、回答与视频相关的问题等。
• 可扩展性：提供从1B到7B参数规模的模型，用户能根据具体需求选择合适大小的模型，实现性能与资源的平衡。

SlowFast-LLaVA-1.5的技术原理

• 双流机制（SlowFast）：
  • Slow 流：用较低的帧率处理视频，捕捉详细的静态空间特征，适合处理视频中的关键帧信息。
  • Fast 流：用较高的帧率处理视频，但每帧的特征数量较少，专注于捕捉运动信息，适合处理视频中的动态变化。
• 两阶段训练流程：
  • 第一阶段（图像理解）：用图像数据进行监督微调（SFT），为模型提供通用知识和推理能力，确保模型在图像任务上具有良好的基础性能。
  • 第二阶段（视频与图像联合训练）：在第一阶段的基础上，结合图像和视频数据进行联合训练，进一步提升模型在视频理解任务中的表现，同时保持对图像任务的强理解能力。
• 高质量数据混合：
  • 图像数据：包括通用、文本丰富和知识类数据集，如LLaVA Complex Reasoning、ShareGPT-4v、Coco Caption等。
  • 视频数据：涵盖大规模视频数据和长视频理解任务，如LLaVA-Hound、ShareGPT4Video、ActivityNet-QA等，确保模型在多种视频任务中都能表现出色。
• 模型架构：用Oryx-ViT作为视觉编码器，Qwen2.5系列作为语言模型（LLM），为视频和图像输入设计不同的投影器（projectors），适应不同模态的输入特点。

SlowFast-LLaVA-1.5的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/apple/ml-slowfast-llava
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/html/2503.18943v1

SlowFast-LLaVA-1.5的应用场景

• 长视频内容理解与总结：自动生成长视频的摘要，帮助用户快速把握视频核心内容，节省时间。
• 视频问答系统：用户用自然语言提问，模型根据长视频内容生成准确回答，提升交互体验。
• 视频编辑与创作：自动剪辑长视频中的关键片段，生成短视频，提高创作效率。
• 视频监控与分析：实时识别监控视频中的异常行为，如人员聚集等，提升监控智能化水平。
• 多媒体内容推荐：根据用户历史观看记录，推荐相关长视频内容，增强用户粘性。

ComoRAG是什么

ComoRAG 是华南理工大学未来技术学院、微信 AI 团队等机构联合推出的认知启发式检索增强生成（RAG）框架，专门用在长篇叙事文本的理解和推理。ComoRAG能模拟人类大脑前额叶皮层的功能，基于动态记忆工作空间和迭代推理循环，将碎片化的证据整合为连贯的上下文，实现有状态的长篇叙事推理。在多个长文本叙事基准测试中，ComoRAG 显著优于传统 RAG 方法，在需要全局理解的复杂查询上表现出色。

ComoRAG的主要功能

• 长篇叙事理解：能处理复杂的剧情和角色关系，解决需要全局理解的复杂问题。
• 动态记忆与迭代推理：逐步构建和更新对叙事的理解，逐步形成连贯的上下文。
• 多层次知识索引：构建事实层、语义层和情节层的多层次知识索引，支持从细节到抽象的多维度推理。
• 高效的检索与生成：基于检索相关证据辅助生成答案，显著提高处理长文本的效率和准确性。

ComoRAG的技术原理

• 动态记忆工作空间：ComoRAG 的核心是动态记忆工作空间，用在存储和更新推理过程中的记忆单元。每个记忆单元包含一个探查性问题、检索到的证据及证据如何帮助解决原始问题的线索。
• 迭代推理循环：当遇到推理瓶颈时，ComoRAG 自动启动迭代推理循环。在每个循环中，Self-Probe生成新的探查性问题，探索新的信息路径。Tri-Retrieve从多层次知识索引中检索相关证据。Mem-Encode将检索到的证据编码为新的记忆单元。Mem-Fuse将新记忆单元与过去的记忆单元融合，生成更全面的线索。Try-Answer尝试用新的线索和证据回答原始问题，如果失败进入下一个循环。
• 多层次知识索引：
  • 事实层（Veridical Layer）：基于原始文本片段构建，确保推理基于事实证据。
  • 语义层（Semantic Layer）：通过语义聚类和总结，捕捉文本的主题和概念结构。
  • 情节层（Episodic Layer）：通过滑动窗口总结，重建叙事的流程和情节发展。
• 认知调节机制：模拟人类大脑前额叶皮层的认知调节机制，通基于动态记忆和迭代推理，不断评估和修正对叙事的理解，实现真正的有状态推理。

ComoRAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/EternityJune25/ComoRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.10419

ComoRAG的应用场景

• 文学作品分析：帮助研究者和学生深入理解文学作品中的复杂情节和角色关系，解答深层次的叙事问题，如分析《哈利·波特》中斯内普的行为动机。
• 影视剧本优化：辅助影视制作团队梳理剧本情节，确保故事连贯性和逻辑性，优化剧本内容。
• 教育辅助工具：在教育领域，提升学生的阅读理解和批判性思维能力，帮助用户更好地分析长篇阅读材料。
• 智能问答系统：构建智能问答平台，处理用户提出的复杂叙事问题，提供准确且连贯的答案。
• 内容创作助手：为小说家、编剧等创作者提供情节梳理和优化建议，确保故事线的连贯性和吸引力。

Prompt Optimizer是什么

Prompt Optimizer 是开源的 AI 提示词优化工具，帮助用户快速编写高质量的提示词，提升 AI 输出的质量。一键优化提示词，支持多轮迭代改进，提升 AI 回复的准确度和相关性。支持系统提示词和用户提示词的优化，满足不同使用场景。支持原始提示词和优化后提示词的实时对比，直观展示优化效果。支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱 AI、SiliconFlow 等主流 AI 模型。纯客户端处理，数据直接与 AI 服务商交互，不经过中间服务器，确保数据安全。支持 Model Context Protocol (MCP) 协议，可与 Claude Desktop 等 MCP 兼容应用集成。

Prompt Optimizer的主要功能

• 智能优化：一键优化提示词，支持多轮迭代改进，提升 AI 回复的准确度和相关性。
• 双模式优化：支持系统提示词和用户提示词的优化，满足不同使用场景。
• 实时对比：支持原始提示词和优化后提示词的实时对比，直观展示优化效果。
• 多模型集成：支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱 AI、SiliconFlow 等主流 AI 模型。
• 安全架构：纯客户端处理，数据直接与 AI 服务商交互，不经过中间服务器，确保数据安全。
• 多端支持：提供 Web 应用、桌面应用、Chrome 插件和 Docker 部署等多种使用方式。
• 访问控制：支持密码保护功能，保障部署安全。
• MCP 协议支持：支持 Model Context Protocol (MCP) 协议，可与 Claude Desktop 等 MCP 兼容应用集成。

Prompt Optimizer的项目地址

• Github仓库：https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer

如何使用Prompt Optimizer

• 使用在线版本：直接访问 https://prompt.always200.com 使用，所有数据存储在浏览器本地，安全可靠。
• Vercel 部署：可以一键部署到自己的 Vercel，也可以 Fork 项目后在 Vercel 中导入，需配置环境变量如 ACCESS_PASSWORD 和各 AI 服务商的 API 密钥等。
• 下载桌面应用：从 GitHub Releases 下载最新版本，有安装程序和压缩包两种格式，安装程序支持自动更新。
• 安装 Chrome 插件：从 Chrome 商店安装，点击图标即可打开提示词优化器。
• Docker 部署：通过 Docker 命令运行容器，可配置 API 密钥和访问密码等环境变量，国内用户可使用阿里云镜像加速。
• Docker Compose 部署：克隆仓库后，可创建 .env 文件配置 API 密钥等，再使用 docker compose up -d 启动服务。
• MCP Server 使用：当通过 Docker 运行时，MCP Server 会自动启动，可通过 http://ip:port/mcp 访问，需配置环境变量如 MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER 等，可在 Claude Desktop 等支持 MCP 的应用中集成使用。
• API 密钥配置：可通过界面的“模型管理”选项卡进行配置，也可在 Docker 部署时通过环境变量配置，需根据所使用的 AI 模型填写对应的 API 密钥。
• 本地开发：克隆项目后，安装依赖并运行开发命令即可开始本地开发。

Prompt Optimizer的应用场景

• AI 内容创作优化：帮助内容创作者优化用于 ChatGPT、Claude 等 AI 模型的创作类提示词，提升生成内容的质量和创意性。
• 自动化办公指令提升：提高 AI 自动办公助手执行任务的准确性与上下文理解能力，让指令更加清晰、准确。
• 多轮对话设计：改写用于构建 AI Agent 的指令提示词，提升多轮交互效果，使对话更加自然流畅。
• 编程代码提示构造：生成更精确的编程相关提示词，提高代码输出的准确度和效率。
• AI 教学训练辅助：帮助教育机构或个人优化课程中用于教学的 AI 提示词结构，提升教学效果。

Grok 2.5是什么

Grok 2.5 是埃隆·马斯克旗下 xAI 公司开源的人工智能模型。模型文件可在 Hugging Face 下载，包含 42 个文件，总大小约 500GB，需 8 张显存超 40GB 的 GPU 才能运行。开源采用 Grok 2 社区许可证协议，允许非商业与年收入低于 100 万美元的商业使用，禁止用于训练其他基础模型，使用时需标识 “Powered by xAI”。

Grok 2.5 前身是 2024 年 8 月发布的 Grok 2，当时在 LMSYS 排行榜上超越了 Claude 和 GPT-4，在研究生级别科学知识、一般知识和数学竞赛问题等领域表现出色，接近当时 GPT-4o 的性能水平。

Grok 2.5的主要功能

• 强大的语言理解与生成能力：能处理复杂的语言任务，如自然语言理解、文本生成等，可进行流畅的对话交流，回答各种问题。
• 推理与逻辑分析能力：在推理、数学问题解决等方面表现优异，能处理复杂的逻辑问题和数学竞赛题等，展现出较高的逻辑思维水平。
• 多语言支持：具备一定的多语言处理能力，能理解和生成多种语言的文本，满足不同语言环境下的使用需求。
• 视觉相关任务处理：在视觉相关任务上达到业界先进水平，如图像识别、文档视觉问答等，能结合视觉信息进行分析和回答。
• 编程辅助能力：可以辅助编程，提供代码生成、代码理解、编程问题解答等支持，帮助开发者提高编程效率。
• 实时联网能力：能实时访问互联网信息，获取最新的数据和知识，提供更准确、更及时的回答和建议。

Grok 2.5的技术原理

• 基于MoE架构：Grok 2.5采用Mixture of Experts（MoE）架构，通过多个专家网络协同工作，提高模型的性能和效率。
• 大规模参数训练：该模型拥有2690亿个参数，通过大规模数据训练，具备强大的语言理解和生成能力。
• 专家激活机制：在MoE架构中，每个token激活2个专家，有效平衡了计算资源和模型性能。
• 优化的模型配置：具有64层网络结构和8192的隐藏层维度，同时在前馈网络（FFN）中采用放大因子4，相比前代模型进行了优化调整。
• SGLang推理引擎支持：建议使用SGLang推理引擎运行，以充分发挥模型性能，需要8个显存超过40GB的GPU来支持推理过程。

Grok 2.5的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/xai-org/grok-2

Grok 2.5的应用场景

• 创意写作：撰写文案、故事、评论等，提供幽默风趣的对话风格，激发创意灵感。
• 学术研究：在研究生级别科学知识、一般知识和数学竞赛问题等领域提供辅助，帮助研究人员和学生获取知识和解决问题。
• 编程辅助：为开发者提供代码生成、代码理解、编程问题解答等支持，提高编程效率。
• 视觉任务处理：在图像识别、文档视觉问答等视觉相关任务中发挥作用，结合视觉信息进行分析和回答。
• 实时数据分析：利用实时联网能力，访问最新数据，为用户提供基于最新信息的分析和建议。

Fun-ASR是什么

Fun-ASR 是钉钉与通义实验室语音团队联合推出的新一代语音识别大模型。经过海量音频数据训练，能精准识别互联网、科技、家装、畜牧等十多个行业的专业术语，能听懂“黑话”。例如，在保险行业，准确率较以往提升18%，在家装、畜牧等行业也实现了15%-20%的提升。模型能结合钉钉内的企业信息进行推理优化，减少幻觉问题，提供更可靠的转写结果。Fun-ASR支持企业专属模型定制训练，可利用企业的真实语音数据进一步优化算法，提升专属词汇的识别准确率，支持最多1000+热词导入。

目前，Fun-ASR已集成到钉钉的会议字幕、智能纪要、语音助手等多个功能模块中，为企业级语境提供稳定、高效、易扩展的语音识别解决方案。

Fun-ASR的主要功能

• 多行业术语识别：Fun-ASR 经过海量音频数据训练，能精准识别互联网、科技、家装、畜牧、汽车等十多个行业的专业术语，实测在保险行业准确率较以往提升 18%，在家装、畜牧等行业提升 15%-20%，支持最多 1000+ 热词导入，进一步优化生僻词汇识别。
• 上下文感知优化：模型可结合钉钉内的企业信息（如通讯录、日程、知识库等）进行推理优化，有效缓解大模型可能出现的幻觉问题，提供更可靠的转写结果，且需企业授权后生效。
• 企业专属定制训练：基于高效的端到端训练架构，Fun-ASR 能基于企业提供的真实场景语音数据进行算法优化，提升品牌名、项目代号、产品名、人名等专属词汇的识别准确率。
• 多场景集成应用：Fun-ASR 已集成到钉钉的会议字幕与同传、智能纪要、语音助手等多个功能模块，为企业级语境提供稳定、高效、易扩展的语音识别基座，满足企业对语音识别的高要求。

Fun-ASR的技术原理

• 海量数据训练：Fun-ASR 经过上亿小时音频数据的训练，涵盖多种行业和场景，能准确理解不同领域的专业术语。
• 行业共创优化：结合钉钉多行业客户的真实场景共创，模型在互联网、科技、家装、畜牧、汽车等十多个领域表现出色，显著提升了专业术语的识别准确率。
• 上下文推理优化：模型可结合企业在钉钉内的已有信息（如通讯录、日程、知识库等）进行推理优化，有效缓解大模型可能产生的幻觉问题，提供更可靠的转写结果。
• 端到端训练架构：基于高效的端到端训练架构，Fun-ASR 能利用企业提供的真实场景语音数据进一步优化算法，提升专属词汇的识别准确率，支持企业专属模型定制训练。
• 自定义热词支持：提供企业自定义热词能力，最多可支持 1000+ 热词导入，进一步优化对生僻词汇和专属术语的识别。

Fun-ASR的应用场景

• 会议字幕与同传：Fun-ASR 能实时转写会议内容，为会议提供精准的字幕和同传服务，帮助参会者更好地理解和记录会议要点。
• 智能纪要：模型可以自动生成会议纪要，提取关键信息和行动项，节省人工整理的时间，提高会议效率。
• 语音助手：支持语音指令和交互，用户可以通过语音命令完成各种操作，如查询信息、安排日程等，提升使用体验。
• 家装与畜牧行业：在顾家家居等家装企业中，模型能准确识别专业表述，如“比利时进口 Pulse 脉冲乳胶”等，为后续分析客户需求提供可靠依据。在畜牧行业，也能精准识别相关术语，助力企业高效运营。
• 保险行业：Fun-ASR 在保险行业的应用显著提升了语音识别的准确率，帮助保险企业更好地处理客户咨询和业务流程。