Category: AI项目和框架

MT-TransformerEngine是什么

MT-TransformerEngine 是摩尔线程开源的高效训练与推理优化框架，专为 Transformer 模型设计。框架通过算子融合、并行加速等技术，充分基于摩尔线程全功能 GPU 的计算潜力，显著提升训练效率。支持 FP8 混合精度训练，借助 GPU 的原生 FP8 计算能力，进一步优化性能和稳定性。MT-TransformerEngine 与 MT-MegatronLM 协同，实现高效的混合并行训练，适用于 BERT、GPT 等大型模型。

MT-TransformerEngine的主要功能

• 高效训练加速：通过融合多个计算密集型操作，减少内存访问和计算开销，显著提升训练效率。：支持数据并行、模型并行和流水线并行，充分利用 GPU 集群的计算资源。
• 推理优化：针对 Transformer 模型的推理阶段进行优化，减少延迟，提升吞吐量。通过优化内存管理，减少推理过程中的内存占用。
• 与生态工具协同
  • 与 MT-MegatronLM 协同：支持与 MT-MegatronLM 框架配合，实现更高效的混合并行训练。
  • 与 MT-DualPipe 集成：结合 MT-DualPipe，进一步优化计算资源的利用。
  • 支持 Torch-MUSA：依托 Torch-MUSA 深度学习框架和 MUSA 软件栈，兼容多种算法。
• 多模态模型支持：支持多模态 Transformer 模型的训练，适用于包含文本、图像等多种模态的复杂任务。
• 通信优化：通过优化通信策略，减少 GPU 之间的通信延迟，提升整体训练效率。

MT-TransformerEngine的技术原理

• 算子融合：MT-TransformerEngine 针对 Transformer 模型的特点，进行了多种算子融合优化。将归一化层和 QKV 横向融合、自注意力计算融合、残差连接与全连接层等融合，减少计算过程中的访存次数和统一计算架构（CUDA）Kernel 启动耗时，提升模型推理性能。
• 并行加速策略
  • 混合并行训练：支持数据并行、张量并行、流水线并行等多种并行策略。张量并行通过切分注意力层和多层感知机的矩阵运算维度，实现跨多卡的分布式计算；流水线并行则将模型划分为多个阶段，通过微批次传递提高吞吐量。
  • 降低气泡率：通过与 MT-DualPipe 和 DeepEP 等技术集成，显著减少“流水线气泡”，进一步提升并行训练效率。
• FP8 混合精度训练：深度融合摩尔线程 GPU 原生支持的 FP8 混合精度训练策略。在训练过程中，基于 FP8 的低精度计算加速训练，同时通过特定的技术手段保持数值稳定，减少内存占用，显著提升训练效率。
• 高性能算子库：集成高性能算子库 muDNN，针对 GPU 进行深度优化，提升计算效率。

MT-TransformerEngine的项目地址

• Github仓库：https://github.com/MooreThreads/MT-TransformerEngine

MT-TransformerEngine的应用场景

• 大规模语言模型训练：MT-TransformerEngine 适用于训练如 GPT、BERT、T5 等大规模语言模型。通过其高效的并行化技术和 FP8 混合精度训练策略，可以在大规模 GPU 集群上高效训练数十亿甚至数千亿参数的模型。
• 多模态模型训练：框架支持多模态 Transformer 模型的训练，可以处理包含文本、图像、视频等多种模态的数据。例如，Meta-Transformer 使用冻结权重的 Encoder 在没有配对多模态训练数据的情况下进行多模态感知。
• 实时推理：在需要低延迟的实时推理场景中，MT-TransformerEngine 通过优化的推理引擎和 FP8 精度，可以显著提升推理速度，适用于自然语言处理、图像识别等任务。

Botgroup.chat是什么

Botgroup.chat 是基于 React 和 Cloudflare Pages 的多人 AI 聊天应用。支持多个 AI 角色同时参与对话，提供类似群聊的交互体验。用户可以自定义 AI 角色的性格和模型，可以对特定 AI 进行禁言操作。创新的聊天方式让用户能体验与多个 AI 一起交流，类似于在一个虚拟的社交群组中。

Botgroup.chat的主要功能

• 多人 AI 群聊：支持多个 AI 角色同时参与对话，模拟真实的群聊场景。用户可以在聊天界面中与多个 AI 角色进行实时互动。
• 自定义 AI 角色：用户可以定义 AI 角色的名称、性格、模型及头像，打造个性化的智能体。
• 多种模型支持：兼容多种 AI 模型，如千问、混元、豆包等，满足不同用户的需求。用户可以根据需要切换不同的模型。
• 一键部署：通过 Cloudflare Pages 实现快速部署，无需复杂配置。用户可以轻松将项目部署到自己的服务器上。
• 实时互动：提供流畅的对话体验，适合娱乐、教育或测试场景。用户可以连续对话，观察不同角色的响应风格。
• 群组管理功能：支持群组管理，包括添加、删除角色，以及禁言功能。
• 支持 Markdown 格式：用户可以在聊天中使用 Markdown 格式，方便排版和展示。
• 支持数学公式显示：支持 KaTeX 数学公式显示，适合学术讨论。
• 开源代码：项目代码在 GitHub 上开放，开发者可以自由修改和扩展功能。

Botgroup.chat的技术原理

• 前端开发：Botgroup.chat 的前端基于 React 框架开发。在 Botgroup.chat 中，React 负责渲染聊天界面、处理用户输入以及显示 AI 角色的回复。
• 后端部署：后端部署使用了 Cloudflare Pages。用户可以通过 GitHub 将项目代码 Fork 到自己的仓库，然后通过 Cloudflare Dashboard 进行配置和部署。
• AI 模型集成：Botgroup.chat 支持多种 AI 模型，包括但不限于千问、混元、豆包等。模型通过 API 调用与应用进行交互。用户可以在配置文件中指定不同角色所使用的模型，通过环境变量来管理 API Key 和模型的 URL。
• 实时响应：应用实现了流式响应，即用户在发送消息后，AI 的回复会以类似打字机的效果实时显示。通过调用 AI 模型的流式 API 实现的。在后端，使用了 OpenAIStream 和 StreamingTextResponse 等技术来处理流式数据。
• 上下文记忆：为了使对话更加连贯，Botgroup.chat 实现了基于向量数据库的上下文记忆系统。使用了 Pinecone 和 OpenAI 的嵌入式模型来存储和检索对话历史。当用户发送新消息时，系统会根据上下文检索相关的对话历史，将其作为上下文信息传递给 AI 模型。
• 角色管理：用户可以自定义 AI 角色的名称、性格、模型和头像。角色的配置信息存储在项目的配置文件中。用户可以通过修改配置文件来添加或删除角色，重新部署应用以生效。

Botgroup.chat的项目地址

• 官网地址：https://botgroup.chat/
• Github仓库：https://github.com/maojindao55/botgroup.chat

Botgroup.chat的应用场景

• 语言学习：用户可以通过与不同性格的 AI 角色对话，练习语言表达能力，进行语法纠错和发音指导。
• 虚拟社交：用户可以与多个 AI 角色进行群聊，体验类似微信群聊的互动，缓解孤独感。
• 创意讨论：多个 AI 角色可以共同参与讨论，为用户提供不同的观点和创意，帮助激发灵感。
• 写作辅助：AI 角色可以提供写作建议、故事构思等，帮助用户完成创作。
• 模型性能对比：用户可以同时与多个不同模型的 AI 角色对话，直观比较不同模型的回答风格和性能。

APB是什么

APB（Accelerating Distributed Long-Context Inference by Passing Compressed Context Blocks across GPUs）是清华大学等机构联合提出的分布式长上下文推理框架。通过稀疏注意力机制和序列并行推理方式，有效解决了大模型处理长文本时的效率瓶颈。APB采用更小的Anchor block和Passing block，结合查询感知的上下文压缩技术，减少计算开销的同时，精准传递关键信息，实现长距离语义依赖的高效处理。在128K文本上，APB推理速度比Flash Attention快约10倍，比英伟达的Star Attention快1.6倍，且性能优异。具备卓越的兼容性，能适应不同分布式设定和模型大小。

APB的主要功能

• 加速长上下文推理：APB通过多主机近似注意力机制显著提升推理速度，相比Flash Attention、Ring Attention和Star Attention分别实现了高达9.2倍、4.2倍和1.6倍的速度提升。通过序列并行化和近似注意力机制的结合，APB在保持任务性能的同时，大幅减少了计算量和通信开销。
• 高效的分布式计算：
  • 上下文分割：输入序列被均匀分配到多个主机上，在每个主机的本地上下文块前附加一个锚点块（Anchor Block），保留对输入序列初始部分的可见性。
  • 块压缩：在每个主机上，使用Locret的保留头（Retaining Heads）对KV缓存进行压缩，减少通信和计算开销。
  • 通信机制：通过AllGather通信机制，将压缩后的上下文块发送到所有主机，并构建传递块（Passing Block），以传递前序主机的重要KV缓存单元。
  • 计算：在每个主机上，结合锚点块、传递块和本地上下文块进行注意力计算。传递块在注意力计算后被丢弃，不参与后续计算。
• 适应性强：APB支持多种模型和并行配置，能适应不同的分布式设置和模型大小，具有良好的可扩展性，通过调整锚点块和传递块的大小，APB可以在不同长度的输入序列上实现最佳性能。
• 保持任务性能：在长上下文推理任务中，APB速度更快，在性能上与全注意力计算（Full Attention）相当，在某些任务上表现更好。通过查询感知的上下文压缩技术，APB能更精准地识别和传递与查询相关的上下文信息，保持或提升任务性能。

APB的技术原理

• 稀疏注意力机制：APB框架整合了稀疏注意力机制，通过减少计算量来提升推理速度。通过以下方式实现稀疏注意力：
  • 更小的Anchor block：与Star Attention相比，APB将Anchor block的大小缩小到上下文块的1/4或1/8，从而减少了额外的计算开销。
  • Passing block：为了解决长距离语义依赖问题，APB通过构建Passing block来传递重要信息。Passing block由前面设备上的重要KV对组成，每个上下文块被压缩后通信到后续GPU上构建Passing block。
  • 查询感知的上下文压缩：APB在Anchor block的开头嵌入查询，使上下文压缩器能够看到查询的内容，更精准地识别出查询相关的KV对，通过通信机制传给后续设备。
• 序列并行推理：APB框架采用序列并行的方式，将长文本均匀分配到多个GPU上进行并行处理，同时通过局部KV缓存压缩和精简的跨GPU通信机制，解决了长上下文中的远距离语义依赖问题。

APB的项目地址

• Github仓库：https://github.com/thunlp/APB
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.12085

APB的应用场景

• 长文本推理：如长文本生成、长文本问答等，需要处理极长输入序列的应用。
• 多Agent协作：多个Agent需要协同处理长上下文信息的场景。
• 大规模模型服务：需要在分布式环境中高效处理长上下文的模型服务。
• 知识图谱构建：知识图谱构建任务需要处理大量的文本数据，提取和整合知识。APB框架通过高效的上下文压缩和传递机制，能显著提升知识图谱构建的效率。
• 实时交互系统：实时交互系统需要快速处理用户的输入生成准确的回复。APB框架通过高效的上下文压缩和传递机制，能显著提升实时交互系统的效率。

MT-MegatronLM是什么

MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的面向全功能 GPU 的开源混合并行训练框架，主要用于高效训练大规模语言模型。支持 dense 模型、多模态模型及 MoE（混合专家）模型的训练。框架基于全功能 GPU 支持 FP8 混合精度策略、高性能算子库和集合通信库，显著提升了 GPU 集群的算力利用率。通过模型并行、数据并行和流水线并行等技术，实现了高效的分布式训练，支持混合精度训练以减少内存占用和加速计算。

MT-MegatronLM的主要功能

• 支持多种模型架构
  • 密集模型（Dense Models）：支持传统的 Transformer 架构，如 GPT、BERT 等。
  • 多模态模型（Multimodal Models）：可以处理包含文本、图像等多种模态数据的模型。
  • 混合专家模型（MoE Models）：支持稀疏激活的混合专家架构，提高模型的灵活性和效率。
• 高效混合并行训练
  • 模型并行（Model Parallelism）：将模型参数分布在多个 GPU 上，突破单 GPU 内存限制。
  • 数据并行（Data Parallelism）：通过在多个 GPU 上分配数据，加速训练过程。
  • 流水线并行（Pipeline Parallelism）：将模型划分为多个阶段，通过流水线方式提高吞吐量。
• 高性能优化：支持 FP8 混合精度策略，减少内存占用，加速计算。集成高性能算子库（如 muDNN），提升计算效率。使用优化的集合通信库（如 MCCL），减少通信开销。
• 灵活的扩展性：支持从小型到超大规模模型的训练，适应不同硬件配置。：优化了多 GPU 集群的并行训练，提升集群利用率。

MT-MegatronLM的技术原理

• 混合并行策略：将模型参数按维度切分，分配到多个GPU上，减少单卡显存占用。将模型划分为多个阶段，分配到不同GPU，通过微批次传递提高吞吐量。将数据集划分到不同GPU，执行相同模型，通过All-Reduce汇总梯度。
• 混合精度训练：使用AMP或BF16等技术，前向和反向传播中使用低精度计算，关键路径使用高精度保持数值稳定。
• 高效优化器与梯度聚合：提供融合的Adam优化器，结合ZeRO或1-bit Adam等技术，减少通信开销，节省显存。使用All-Reduce等操作汇总梯度，确保全局梯度一致性。
• 高性能算子库：如muDNN，针对GPU优化，提升计算效率。
• 集合通信库：如MCCL，优化GPU间通信，减少通信开销。

MT-MegatronLM的项目地址

• Github仓库：https://github.com/MooreThreads/MT-MegatronLM

MT-MegatronLM的应用场景

• 超大规模语言模型预训练：复现和训练像 GPT-3、BERT、T5 等超大规模语言模型。
• 多模态模型训练：支持图像、文本等多种数据类型的联合训练，适用于生成式 AI 模型的开发。
• 定制化超大模型：用户可以根据自己的需求和数据集，设计并训练自定义的语言模型。
• 企业级 AI 平台：与 NVIDIA NeMo 等框架结合，提供端到端的云原生解决方案。
• 科研与学术探索：用于对比不同并行策略、并行通信方案、深度模型结构对大规模训练效率的影响。

Evolving Agents是什么

Evolving Agents 是用在创建、管理和进化 AI 代理的生产级框架。Evolving Agents支持智能代理之间的通信和协作，根据语义理解需求、基于过往经验进化，有效解决复杂任务。框架具备智能代理进化、代理间通信等核心功能。Evolving Agents 适用于文档处理、医疗保健、金融分析、客户服务等多领域场景，旨在通过智能代理的协同工作提升任务处理效率和效果。

Evolving Agents的主要功能

• 智能代理进化：根据语义相似性，动态决定重用、进化或创建新的代理。
• 代理间通信：支持专业代理之间的任务委派和协作，基于标准化的通信协议（如ACP）实现高效交互。
• 语义搜索与智能库：用语义搜索快速找到与任务最相关的代理或工具。
• 人类可读的YAML工作流：用YAML定义复杂的代理协作流程，便于版本控制和管理。
• 多框架支持：无缝集成来自不同框架（如BeeAI、OpenAI等）的代理，扩展性强。
• 治理与固件注入：在所有代理中强制执行领域特定的规则，确保系统的稳定性和一致性。

Evolving Agents的技术原理

• 语义理解与相似性评估：基于自然语言处理（NLP）技术，特别是OpenAI的嵌入模型，将文本转化为语义向量，计算向量相似性评估任务与现有代理之间的匹配度。
• 智能决策系统：根据语义相似性动态决定是重用、进化还是创建新的代理。例如，相似度高于0.8时重用，低于0.4时创建新代理。
• 代理通信协议（ACP）：基于JSON-RPC实现标准化的代理通信，支持文本和结构化JSON消息，确保代理之间的高效协作。
• 智能库（Smart Library）：作为代理和工具的中央存储库，支持版本控制、性能跟踪和语义搜索，帮助用户快速找到适合任务的组件。
• YAML工作流：YAML定义代理协作的流程，将复杂的任务分解为多个步骤，由不同的代理执行。

Evolving Agents的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/matiasmolinas/evolving-agents

Evolving Agents的应用场景

• 文档处理：自动分析发票、合同等文档，提取关键信息，提高办公效率。
• 医疗协作：协调医疗诊断、病历管理和药品推荐等任务，提升医疗服务效率。
• 金融服务：进行风险评估、投资分析等，帮助金融机构优化决策。
• 客户服务：智能分配客户问题至不同代理，快速解决复杂问题，提升客户体验。
• 复杂任务分解：将复杂任务拆解为多个子任务，由专业代理协作完成，提高效率。

MIDI是什么

MIDI（Multi-Instance Diffusion for Single Image to 3D Scene Generation）是先进的3D场景生成技术，能在短时间内将单张图像转化为高保真度的3D场景。通过智能分割输入图像，识别出场景中的独立元素，再基于多实例扩散模型，结合注意力机制，生成360度的3D场景。具有强大的全局感知能力和细节表现力，能在40秒内完成生成，对不同风格的图像具有良好的泛化能力。

MIDI的主要功能

• 2D图像转3D场景：能将单张2D图片转化为360度的3D场景，为用户带来沉浸式体验。
• 多实例同步扩散：可同时对场景中的多个物体进行3D建模，避免了逐个生成再组合的复杂过程。
• 智能分割与识别：对输入图像进行智能分割，准确识别出场景中的各种独立元素。

MIDI的技术原理

• 智能分割：MIDI首先对输入的单张图像进行智能分割，能准确识别出场景中的各种独立元素（如桌子、椅子、咖啡杯等）。这些被“拆解”开来的图像局部，连同整体的场景环境信息，成为3D场景构建的重要依据。
• 多实例同步扩散：与其他逐个生成3D物体再进行组合的方法不同，MIDI采用多实例同步扩散的方式。能同时对场景中的多个物体进行3D建模，类似于一个乐团同时演奏不同的乐器，最终汇聚成和谐的乐章。避免了逐个生成和组合的复杂过程，大大提高了效率。
• 多实例注意力机制：MIDI引入了一种新颖的多实例注意力机制，能有效地捕捉物体之间的相互作用和空间关系。确保生成的3D场景不仅包含独立的物体，更重要的是它们之间的摆放位置和相互影响都符合逻辑，浑然一体。
• 全局感知与细节融合：MIDI通过引入多实例注意力层和交叉注意力层，能充分理解全局场景的上下文信息，融入到每个独立3D物体的生成过程中。保证了场景的整体协调性，丰富细节。
• 高效训练与泛化能力：在训练过程中，MIDI用有限的场景级别数据来监督3D实例之间的交互，结合大量的单物体数据进行正则化。
• 纹理细节优化：MIDI生成的3D场景的纹理细节非常出色，基于MV-Adapter等技术的应用，最终的3D场景看起来更加真实可信。

MIDI的项目地址

• 项目官网：https://huanngzh.github.io/MIDI-Page/
• Github仓库：https://github.com/VAST-AI-Research/MIDI-3D
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/VAST-AI/MIDI-3D
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.03558

MIDI的应用场景

• 游戏开发：快速生成游戏中的3D场景，降低开发成本。
• 虚拟现实：为用户提供沉浸式的3D体验。
• 室内设计：通过拍摄室内照片快速生成3D模型，方便设计和展示。
• 文物数字化保护：对文物进行3D建模，便于研究和展示。

TokenSwift是什么

TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架，能在90分钟内生成10万Token的文本，相比传统自回归模型的近5小时，速度提升了3倍，生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术，减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。支持多种不同规模和架构的模型，如1.5B、7B、8B、14B的MHA和GQA模型。

TokenSwift的主要功能

• 超长文本生成加速：TokenSwift 能显著缩短超长文本的生成时间。例如，传统自回归模型生成10万Token的文本可能需要近5个小时，TokenSwift仅需90分钟，速度提升了3倍，极大地提高了生成效率。
• 无损加速：在加速的同时，TokenSwift能保持原始模型的输出质量，确保生成文本的质量和多样性。
• 支持多种模型：TokenSwift支持多种不同规模和架构的模型，包括1.5B、7B、8B、14B的模型，以及多头注意力（MHA）和分组查询注意力（GQA）架构。

TokenSwift的技术原理

• 多Token并行生成与Token复用：TokenSwift借鉴了Medusa等方法，通过引入额外的线性层，使模型在一次前向传播中能同时生成多个草稿Token。基于生成文本中的n-gram频率信息，系统会自动检索并复用高频短语，进一步减少模型重新加载的次数，提升整体效率。
• 动态KV缓存更新策略：在KV缓存管理上，TokenSwift采用动态更新策略。系统在生成过程中将初始KV缓存保留，同时根据Token的重要性对后续缓存进行有序替换。
• 基于树结构的多候选Token验证：为保证生成结果与目标模型预测的一致性，TokenSwift引入了树形注意力机制。通过构建包含多个候选Token组合的树形结构，采用并行验证的方式，从中随机选择最长且有效的n-gram作为最终输出，确保生成过程无损且多样性得到提升。
• 上下文惩罚策略：为了进一步抑制重复生成问题，TokenSwift设计了一种上下文惩罚方法。在生成过程中为近期生成的Token施加惩罚，使模型在选择下一Token时更倾向于多样化输出，有效减少重复现象。

TokenSwift的项目地址

• 项目官网：https://bigai-nlco.github.io/TokenSwift/
• Github仓库：https://github.com/bigai-nlco/TokenSwift
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/TokenSwift
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18890

TokenSwift的应用场景

• 内容创作与文案生成：TokenSwift 能在短时间内生成高质量的文本内容。对于内容创作者、广告公司和媒体机构来说，可以大幅提高工作效率。
• 智能客服与聊天机器人：在智能客服和聊天机器人中，TokenSwift 可以快速生成详细的回答，在需要处理复杂问题或长篇解释时，能提供更高效、更连贯的对话体验。
• 学术研究与论文撰写：对于学术研究和论文撰写，TokenSwift 可以帮助研究人员快速生成文献综述、实验报告或论文草稿，节省大量的时间和精力。
• 代码生成与编程辅助：在编程领域，TokenSwift 可以用于生成复杂的代码片段或文档，帮助开发者快速构建和优化代码。

Gemini 2.0 Flash是什么

Gemini 2.0 Flash是Google推出的多模态AI模型，结合文本理解和图像生成能力。根据自然语言输入生成高质量的图像，支持多轮对话式的图像编辑，保持上下文连贯性。模型擅长将文本与图像结合，例如为故事生成连贯的插图、根据对话修改图像风格，用世界知识生成更准确的图像（如食谱插图）。Gemini 2.0 Flash在长文本渲染方面表现出色，适用于广告、社交媒体或邀请函等场景。开发者目前能在 Google AI Studio 中使用 Gemini 2.0 Flash 的实验版本 ( gemini-2.0-flash-exp ) 和 Gemini API 测试这项新功能。

Gemini 2.0 Flash的主要功能

• 文本与图像结合：根据文本描述生成连贯的图像，例如为一个故事生成一系列插图，保持角色和场景的一致性。
• 对话式图像编辑：支持多轮对话式的图像编辑。用户用自然语言指令逐步优化图像，模型根据上下文保持连贯性。
• 基于世界知识的图像生成：Gemini 2.0 Flash用世界知识和增强推理能力生成更准确、更真实的图像。
• 长文本渲染：Gemini 2.0 Flash在长文本渲染方面表现出色，能生成包含清晰、准确文本的图像。

Gemini 2.0 Flash的项目地址

• 项目官网：https://developers.googleblog.com/en/experiment-with-gemini-20-flash

如何使用Gemini 2.0 Flash

• 访问Google AI Studio：
  • 访问Google AI Studio：访问Google AI Studio官方网站。
  • 选择Gemini 2.0 Flash模型：在Google AI Studio中，选择gemini-2.0-flash-exp模型进行测试。
  • 输入提示：在输入框中输入、文本提示。例如：“Generate an image of a futuristic cityscape in a cyberpunk style.”“Create a series of illustrations for a children’s story about a magical forest.”

pip install google-genai

from google import genai
from google.genai import types

# 初始化客户端
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

# 调用模型生成内容
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    contents=(
        "Generate a story about a cute baby turtle in a 3D digital art style. "
        "For each scene, generate an image."
    ),
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["Text", "Image"]
    ),
)

# 输出生成的内容
print(response)

• • 处理生成的输出：根据API返回的结果，提取生成的文本和图像数据。

Gemini 2.0 Flash的应用场景

• 创意插图生成：快速为故事、广告或文章生成配套插图，提升创作效率。
• 互动故事应用：开发互动故事，用户基于对话调整故事内容和插图风格。
• 社交媒体与广告：生成高质量的广告图像、海报或社交媒体内容，支持长文本渲染。
• 教育工具：为教材、科普内容生成示意图，辅助教学和学习。
• 设计与创意探索：快速生成设计概念图，用对话式反馈优化创意方向。

PP-TableMagic是什么

PP-TableMagic 是百度飞桨团队推出的高性能表格识别工具，用在将图片中的表格结构化信息提取出来，转换为 HTML 等格式，进行进一步的数据处理和分析。PP-TableMagic 用自研的轻量级表格分类模型 PP-LCNet 和业界首个开源单元格检测模型 RT-DETR，及强大的表格结构识别模型 SLANeXt，结合三阶段预训练策略，提升表格识别的精度和效率。PP-TableMagic支持快速部署和定制化开发，适用于财务报表处理、科研数据分析等复杂场景。

PP-TableMagic的主要功能

• 表格分类：自动区分有线表（有明确表格线）和无线表（无表格线，仅靠文字排版）。
• 表格结构识别：精确识别表格的行、列、合并单元格等结构信息，将表格的视觉布局转化为结构化数据。
• 单元格检测与内容提取：准确定位表格中的单元格，提取中的文字内容，支持复杂单元格布局和多行多列的精准识别。
• 全场景高定制化微调：根据具体应用场景对模型进行针对性微调，优化特定表格类型的识别性能。
• 快速部署与应用：提供简单易用的 Python API 和命令行工具，支持推理、服务化部署和端侧部署。

PP-TableMagic的技术原理

• 多模型串联组网：将表格识别任务拆解为多个子任务，基于多个轻量级模型协同工作，实现端到端的高精度识别。PP-LCNet 模型对表格进行有线表和无线表的分类，RT-DETR 模型对表格单元格进行精确定位。SLANeXt 模型将表格图像解析为 HTML 结构。
• 双流架构：针对有线表和无线表分别设计独立的处理流程，用自优化结果融合算法整合最终结果，提升整体识别精度。
• 特征表征与训练策略改进：表格结构识别模型 SLANeXt 用 Vary-ViT-B 作为视觉编码器，提取更高级的特征，结合三阶段预训练策略，提升模型的泛化能力和性能。
• 针对性微调支持：基于多模型组网架构，用户单独微调某个或某几个模型，避免传统端到端模型微调时的性能冲突，实现高定制化优化。

PP-TableMagic的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/pipeline_usage/ocr_pipelines

PP-TableMagic的应用场景

• 财务领域：快速提取财务报表数据，转化为结构化格式，便于分析和审计。
• 科研领域：高效识别科研文献中的表格，助力数据整理和分析。
• 保险行业：加速理赔表格数据提取，提升理赔效率。
• 政务管理：处理政府统计报表，提升数据汇总和分析效率。
• 企业运营：优化企业报表数据管理，支持高效决策。

Gemini Robotics是什么

Gemini Robotics 是谷歌 DeepMind 推出的基于 Gemini 2.0 的机器人项目，将大型多模态模型的能力引入物理世界。项目包含两个主要模型：Gemini Robotics-ER 和 Gemini Robotics。Gemini Robotics-ER 是增强版的视觉-语言模型（VLM），具备强大的具身推理能力，支持理解三维空间、物体检测、指向、轨迹和抓取预测等任务。Gemini Robotics 是视觉-语言-动作（VLA）模型，支持直接控制机器人完成复杂的操作任务，表现出对物体类型和位置变化的鲁棒性，执行开放词汇指令。基于进一步的微调，Gemini Robotics 能解决长时域、高灵活性的任务（如折纸或玩牌），快速适应新任务和机器人形态。

Gemini Robotics的主要功能

• 智能对话与问答复杂任务的执行：
  • 高灵活性任务：如折纸、玩牌、使用工具等。
  • 长时域任务：如打包午餐盒、制作三明治等多步骤任务。
  • 精细操作：如使用镊子夹取小物体、拧紧瓶盖等。
• 强大的视觉和语言理解能力：
  • 视觉理解：识别和定位场景中的物体，支持多视角理解、3D 空间推理和物体检测。
  • 语言理解：理解自然语言指令，执行开放词汇任务。
• 环境适应与泛化能力：
  • 视觉泛化：对场景中的背景、光照和干扰物体变化具有鲁棒性。
  • 动作泛化：适应物体位置变化和不同物体实例的操作。
  • 指令泛化：理解指令的不同表达方式（如不同语言、带有拼写错误的指令）。

Gemini Robotics的技术原理

• Gemini 2.0 基础模型：基于 Gemini 2.0 扩展。Gemini 2.0 为 Gemini Robotics 提供强大的视觉和语言理解能力。
• 具身推理：Gemini Robotics-ER 是 Gemini Robotics 的扩展版本，专注于具身推理能力。支持理解物理世界中的三维空间、物体关系和运动轨迹。
• 视觉-语言-动作（VLA）模型：
  • 视觉输入：通过摄像头获取场景图像，识别物体和环境。
  • 语言指令：理解自然语言指令，将其转化为具体的机器人动作。
  • 动作输出：生成机器人的动作指令，实现复杂任务的执行。
• 数据驱动的训练：
  • 机器人动作数据：基于真实机器人的操作数据，学习如何执行各种任务。
  • 非机器人数据：如网络图像、文本、视频等，提供丰富的背景知识和泛化能力。
• 架构设计：
  • 云端 VLA 主干网络：负责处理复杂的视觉和语言推理任务。
  • 本地动作解码器：运行在机器人本地，负责实时生成动作指令，确保低延迟和高响应性。

Gemini Robotics的项目地址

• 项目官网：https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics
• 技术论文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini-robotics

Gemini Robotics的应用场景

• 工业制造：用在复杂装配、质量检测和修复，提高生产效率和精度。
• 物流仓储：实现货物分拣、包装和装卸自动化，提升物流效率。
• 家庭服务：协助家务劳动，如整理、清洁和照顾老年人或残疾人。
• 医疗健康：辅助康复训练和手术操作，支持医疗流程。
• 教育科研：作为教育工具和科研助手，支持教学和实验操作。