AI 工具集

Category: AI工具

AI工具集介绍和收录了当前最新的AI产品，紧跟最新AI领域的进展，介绍了AI产品的主要功能、如何使用和主要应用场景，快速了解最新AI产品发展趋势。

  • Quin – AI塔罗占卜应用，模拟真实塔罗占卜流程

    Quin是什么

    Quin是基于人工智能技术开发的塔罗占卜应用。通过模拟真实塔罗占卜的流程，为用户提供个性化、即时的占卜体验。用户可以随时随地向Quin提问，描述自己的困惑或需求，Quin会根据问题匹配相应的塔罗牌，提供精准的解读和预测。保留了传统塔罗牌的仪式感，比如洗牌、抽牌等环节，能通过AI技术快速响应，帮助用户理清思路、解决问题。Quin注重隐私保护，确保用户在安全的环境中探索塔罗世界。支持分享功能，方便用户与朋友交流占卜结果。Quin将古老智慧与现代科技相结合，为塔罗爱好者和寻求心灵指引的人提供了一种全新的选择。

    Quin

    Quin的主要功能

    • 个性化塔罗解读：Quin能根据用户描述的具体问题，匹配最相关的塔罗牌，提供深入、个性化的解读。能解释牌面的含义，结合用户的实际情况，给出针对性的建议和预测。
    • 即时占卜体验：用户无需预约或等待，随时随地可以向Quin提问。无论问题的复杂程度如何，Quin能快速给出回应，帮助用户即时获得答案。
    • 仪式化占卜流程：Quin模拟了线下塔罗占卜的仪式感，用户可以通过互动式轮盘洗牌、抽牌，仿佛置身于真实的占卜场景中。
    • 每日塔罗牌测试：Quin提供每日塔罗牌测试功能，用户可以通过主屏小工具快速抽取每日牌，帮助开启新的一天，了解当天的运势或需要注意的事项。
    • 隐私保护：Quin非常注重用户的隐私，所有对话和问题都严格保密，用户可以放心提问，无需担心隐私泄露。
    • 分享功能；用户可以将占卜结果分享给朋友，方便与他人交流和探讨。

    Quin的官网地址

    • 官网地址：https://quin.love/cn

    Quin的应用场景

    • 职业发展：用户可以通过Quin咨询职业选择、晋升机会、工作环境等问题，获得塔罗牌的指引和建议，帮助他们更清晰地规划职业道路。
    • 心理健康：Quin可以作为情绪疏导的工具，帮助用户通过塔罗牌的象征意义来探索内心深处的想法和感受，缓解焦虑和压力。
    • 日常运势：通过每日塔罗牌测试，用户可以了解当天的整体运势，包括健康、财运、人际关系等方面，更好地安排当天的活动。
    • 艺术创作：艺术家和创意工作者可以通过Quin的塔罗牌解读获得灵感，将塔罗牌的象征意义融入到作品中。

  • MiDashengLM – 小米开源的高效声音理解大模型

    MiDashengLM是什么

    MiDashengLM是小米开源的高效声音理解大模型，具体参数版本为MiDashengLM-7B 。模型基于 Xiaomi Dasheng 音频编码器和 Qwen2.5-Omni-7B Thinker 解码器构建，用通用音频描述对齐策略，实现对语音、环境声音和音乐的统一理解。模型性能卓越，推理效率高，首 Token 延迟仅为业界先进模型的 1/4，支持大规模并行处理。模型训练数据完全开源，支持学术和商业用途，适用于智能座舱、智能家居等场景，推动多模态交互体验升级。

    MiDashengLM

    MiDashengLM的主要功能

    • 音频描述（Audio Captioning）：将音频内容（包括语音、环境声、音乐等）转化为自然语言描述，帮助用户快速理解音频信息。
    • 音频分类（Audio Classification）：识别音频中的特定类别（如语音、环境声、音乐等），用在环境声音识别、音乐分类等场景。
    • 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）：将语音转换为文本，支持多种语言，广泛应用在语音助手、智能座舱等场景。
    • 音频问答（Audio Question Answering）：根据输入的音频内容回答相关问题，适用智能座舱中的环境声音问答、音乐问答等。
    • 多模态交互（Multimodal Interaction）：结合音频和其他模态（如文本、图像）进行综合理解，提升智能设备的交互体验。

    MiDashengLM的技术原理

    • 模型架构：
      • 音频编码器：基于 Xiaomi Dasheng 音频编码器，负责将输入的音频信号转换为高维特征表示。Dasheng 编码器在音频理解任务中表现出色，在处理非语音类音频（如环境声音和音乐）时，能提取丰富的语义信息。
      • 解码器：基于 Qwen2.5-Omni-7B Thinker 自回归解码器，负责将音频编码器提取的特征转换为自然语言描述。解码器支持多种任务，包括音频描述、音频问答和语音识别等。
    • 训练策略：
      • 通用音频描述对齐：基于通用音频描述对齐策略，避免传统 ASR 转录方法的局限性，通过非单调的全局语义映射，迫使模型学习音频场景的深层语义关联，实现对语音、环境声音和音乐的统一理解。
      • 多专家分析：训练数据基于多专家分析管道生成，包括语音、人声、音乐和环境声学的细粒度标注，再用 DeepSeek-R1 推理大模型合成统一描述。
      • 数据集：用公开数据集进行训练，涵盖语音、环境声音、音乐等多个领域，总时长超过 100 万小时。训练数据的原始标签在预训练中被弃用，只用新的丰富文本描述标签，迫使模型学习更丰富全面的声音信息。
    • 推理效率优化：
      • 高效推理：通过优化音频编码器设计，将输出帧率从 Qwen2.5-Omni 的 25Hz 降低到 5Hz，显著降低计算负载并提高推理效率。
      • 大规模并行处理：支持更大的批量处理（batch size=512），在 80GB GPU 上处理 30 秒音频并生成 100 个 token 时，MiDashengLM 的吞吐量速度是 Qwen2.5-Omni-7B 的 20 倍以上。

    MiDashengLM的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/xiaomi-research/dasheng-lm
    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/mispeech/midashenglm-7b
    • 技术论文：https://github.com/xiaomi-research/dasheng-lm/blob/main/technical_report/MiDashengLM_techreport.pdf
    • 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/mispeech/MiDashengLM-7B

    MiDashengLM的应用场景

    • 智能座舱：基于语音助手和环境声音识别，提升驾驶安全性和交互体验。
    • 智能家居：用语音控制和环境声音监测，实现便捷的家居自动化。
    • 语音助手：提供多语言语音识别和智能对话，满足用户多样化需求。
    • 音频内容创作与标注：自动生成音频描述和标签，提高内容创作效率。
    • 教育与学习：为用户辅助语言和音乐学习，提供发音反馈和理论指导。

  • Animated Drawings – Meta AI推出的AI手绘作品转动画工具

    Animated Drawings是什么

    Animated Drawings是Meta AI推出的开源工具，基于AI技术将手绘人物绘画自动转化为动画。Animated Drawings提供一套完整的工具和算法，能检测、分割绘画中的人物，为其生成动画效果。用户能通过配置文件灵活控制动画的场景、动作和角色。工具提供自动注释生成工具，帮助用户快速创建动画所需的注释文件。Animated Drawings支持多种输出格式，如MP4视频和透明GIF。

    Animated Drawings

    Animated Drawings的主要功能

    • 自动动画化手绘人物：将用户上传的手绘人物绘画自动转化为动画，支持多种动作和场景。
    • 灵活的配置文件：基于配置文件（如yaml格式）控制动画的细节，包括角色动作、场景设置等。
    • 自动注释生成：用AI模型自动检测绘画中的人物并生成注释文件（如关节位置、分割掩码），简化动画制作流程。
    • 多格式输出：支持输出为MP4视频、透明GIF等格式，满足不同使用需求。
    • 多角色与背景添加：支持在动画中添加多个角色和背景图像，丰富动画内容。
    • 自定义BVH文件支持：用户能用自己的BVH（骨骼动画）文件驱动动画，适配不同骨架动作。
    • 错误修正工具：提供界面工具，支持用户手动修正AI模型生成的错误注释，确保动画效果更准确。

    Animated Drawings的技术原理

    • 图像检测与分割：基于计算机视觉技术对用户上传的手绘人物绘画进行检测和分割。通过预训练的目标检测模型，系统能够识别出绘画中的人物轮廓及其在图像中的位置。用分割算法生成分割掩码，将人物从背景中分离出来。
    • 姿态估计：在检测到人物轮廓后，系统用姿态估计模型（例如基于深度学习的OpenPose模型）检测人物的关键点，如头部、四肢等关节位置。这些关键点的检测结果被保存为注释文件，为动画生成提供必要的数据支持。用精确的关节位置检测，系统能更好地理解人物的姿势和结构，实现更自然的动作映射。
    • 动画生成：为将动作数据应用到手绘人物上，用BVH（骨骼动画）文件作为动作源。文件包含人物动作的骨骼数据。系统基于动作重定向技术，将BVH文件中的动作数据映射到绘画人物的关节上，让绘画人物能执行相应的动作。系统用As-Rigid-As-Possible形状变形算法，确保在动作执行过程中，绘画人物的形状保持自然和连贯。
    • 配置与渲染：用户能通过配置文件（如yaml格式）灵活定义动画的具体参数，包括角色、动作、场景等。配置文件为动画生成提供详细的指令，使系统能根据用户的个性化需求生成动画。最后，系统根据配置文件将动画渲染为视频或GIF格式，支持多种输出选项，如透明背景等，满足不同用户的需求。

    Animated Drawings的项目地址

    • 项目官网：https://sketch.metademolab.com/canvas
    • GitHub仓库：https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings

    Animated Drawings的应用场景

    • 创意与艺术教育：激发儿童和艺术爱好者的创造力，将绘画作品变成动画，增强艺术教育的趣味性和互动性。
    • 内容创作与娱乐：创作者快速制作手绘动画短视频或短片，分享到社交媒体，吸引观众，提升内容吸引力。
    • 互动体验与展览：在博物馆、展览、线下活动中，通过实时动画化观众绘画，增加互动性和趣味性，提升参与感。
    • 广告与营销：品牌制作个性化手绘动画广告，吸引消费者注意力，提升社交媒体曝光度。
    • 游戏开发：快速生成角色动画原型，开发互动游戏，让玩家用绘画控制游戏角色动作。

  • Windows-MCP – 开源的AI Agent与Windows系统无缝集成工具

    Windows-MCP是什么

    Windows-MCP 是轻量级、开源的 AI Agent与 Windows 系统集成工具。Windows-MCP作为 MCP 服务器，让大语言模型（LLM）能直接操作 Windows，实现文件浏览、应用控制、UI 交互、QA 测试等功能。Windows-MCP支持任何 LLM，无需依赖传统计算机视觉或特定微调模型，具备丰富的 UI 自动化工具集，操作延迟低（1.5-2.3 秒），可定制与扩展性强。项目基于  MIT 许可证，完全开源，适合开发者和 AI 用户用于自动化任务开发，支持 Windows 7 至 Windows 11 系统。

    Windows-MCP

    Windows-MCP的主要功能

    • 无缝 Windows 集成：原生与 Windows UI 元素交互，支持打开应用程序、控制窗口、模拟用户输入等。
    • 支持任意大语言模型（LLM）：不依赖于传统计算机视觉技术或特定微调模型，支持与任何 LLM 配合使用，降低复杂性和设置时间。
    • 丰富的 UI 自动化工具集：包括基本的键盘、鼠标操作及捕获窗口/UI 状态的工具。
    • 轻量级且开源：依赖项最少，易于设置，完整源代码在 MIT 许可下可用。
    • 可定制且可扩展：支持轻松适应或扩展工具，满足独特的自动化或 AI 集成需求。
    • 实时交互：操作延迟低（1.5-2.3 秒），实时响应 AI Agent的指令。

    Windows-MCP的技术原理

    • MCP 服务器架构：Windows-MCP 作为中间层，运行在 Windows 系统上，基于 API 接口与 AI Agent（如大语言模型）进行通信。接收来自 AI Agent的指令，将其转换为 Windows 系统能理解的操作指令。
    • 与 Windows 的原生交互：基于 Windows 提供的 API 和自动化接口（如 UI 自动化框架），直接与 Windows 系统的 UI 元素进行交互。基于模拟用户操作（如鼠标点击、键盘输入）控制应用程序和系统功能。
    • 低延迟通信：基于优化的通信协议和本地运行机制，确保 AI Agent的指令快速传递到 Windows 系统，并返回结果。典型的操作延迟在 1.5 到 2.3 秒之间，适合实时任务。

    Windows-MCP的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP

    Windows-MCP的应用场景

    • 自动化办公任务：自动整理文件、填写表格、发送邮件，提升办公效率。
    • 软件测试与开发：模拟用户操作测试软件，辅助代码编辑和自动化部署。
    • 教育与培训：自动演示教学软件操作，辅助在线课程学习。
    • 个人生产力提升：自动管理日程、控制多媒体播放，优化个人生活和工作流程。
    • 系统监控与安全：基于自动化脚本监控系统资源，运行安全扫描，保障系统稳定运行。

  • RedOne – 小红书推出的社交大模型

    RedOne是什么

    RedOne 是小红书推出的首个面向社交网络服务（SNS）领域的定制化大语言模型（LLM）。模型通过三阶段训练策略，注入社交文化知识，强化多任务能力，并对齐平台规范与人类偏好。相较于基础模型，RedOne 在八大社交任务上平均性能提升14.02%，在双语评测基准上提升7.56%。模型在有害内容检测中将曝光率降低11.23%，在浏览后搜索中将点击页面率提升14.95%。RedOne 在社交领域展现出卓越的效果，为 SNS 应用提供强大的支持。

    RedOne

    RedOne的主要功能

    • 内容理解：能对用户生成的内容进行分类、主题识别和意图理解。
    • 信息提取：从非正式的社交帖子中提取结构化信息，如预测标签、回答问题和检测重点词汇。
    • 语义匹配：判断用户查询与社交笔记之间的语义关系，提供相关性评估。
    • 用户行为建模：模拟用户行为，如基于浏览历史生成后续查询。
    • 对话与角色模拟：支持情感陪伴对话和群聊中的角色扮演。
    • 翻译：在多语言环境中进行笔记翻译，保留原始语气和情感。
    • 有害内容检测：降低有害内容的曝光率，提升平台安全性。
    • 浏览后搜索优化：提升用户点击页面率，增强内容发现能力。

    RedOne的技术原理

    • 继续预训练（Continue Pretraining, CPT）：RedOne 的继续预训练阶段为模型注入社交领域的基础知识。研究人员从通用高质量语料库和社交网络平台收集大规模数据，涵盖非正式讨论、短评论、讽刺语句等多种社交沟通模式。用精心设计的数据筛选流程，去除低质量数据并优化数据混合分布，在 Qwen2.5 的基础上继续训练模型。
    • 监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）：在监督微调阶段，基于精心设计的任务定义和数据构建，弥合预训练目标与实际 SNS 应用需求之间的差距。研究人员整理了大量真实用户生成的内容，定义六种核心能力，包括内容理解、信息提取、语义匹配等，并将每种能力映射到具体任务。基于双步训练策略，第一步使大规模通用数据和 SNS 数据混合训练，第二步提高 SNS 数据比例，进一步优化模型在关键任务上的表现。
    • 偏好优化（Preference Optimization, PO）：偏好优化阶段通过利用隐性偏好信号，让模型输出更符合人类偏好和平台规范。研究人员根据不同任务类型（主观任务和客观任务）用不同的偏好对构建策略，邀请专家标注偏好并扩展数据集。基于直接偏好优化（DPO）算法，用偏好数据集中的信号，优化模型的输出，让其更贴近人类偏好。
    • 数据混合与通用能力保留：在训练过程中混合通用领域数据和 SNS 领域数据，保持模型的通用能力，同时提升在 SNS 领域的适应性，增强模型在特定领域的表现，提升在未见过的任务（Out-of-Domain, OOD）上的泛化能力。

    RedOne的项目地址

    • arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2507.10605

    RedOne的应用场景

    • 有害内容检测：有效识别和过滤有害内容，如仇恨言论、虚假信息、色情暴力等。通过降低有害内容的曝光率，显著提升平台的安全性和用户体验。
    • 浏览后搜索优化：根据用户的浏览历史和行为，生成更精准的搜索建议和推荐内容，能提升用户的内容发现能力，增强用户与平台的互动。
    • 内容理解与分类：对用户生成的内容进行自动分类和理解，帮助平台更好地管理和推荐内容。
    • 信息提取：从非正式的社交帖子中提取关键信息，如标签、重点词汇、关键事实等。对于内容推荐、信息聚合和知识图谱构建非常有帮助。
    • 语义匹配：评估用户查询与社交笔记之间的语义相关性，提供更精准的搜索结果和推荐内容。

  • ScreenCoder – 开源的智能UI截图生成前端代码工具

    ScreenCoder是什么

    ScreenCoder 是开源的智能 UI 截图转代码系统，支持将任何设计截图快速转换为整洁、可编辑的 HTML/CSS 代码。ScreenCoder用模块化多智能体架构，结合视觉理解、布局规划和代码合成技术，生成高精度、语义化的前端代码。用户根据需求轻松修改布局和样式，实现设计与开发的无缝衔接，适用快速原型设计和像素级完美界面构建，大大提升前端开发效率。

    ScreenCoder

    ScreenCoder的主要功能

    • UI 截图转代码：支持将任何 UI 截图或设计原型快速转换为整洁净、可编辑的 HTML/CSS 代码。
    • 高精度代码生成：生成的代码与原始设计高度一致，视觉对齐且忠实还原语义。
    • 自定义修改：支持用户根据需求调整布局和样式，方便二次开发。
    • 多模型支持：支持 Doubao、Qwen、GPT、Gemini 等多种生成模型，用户能根据需求选择。
    • 快速部署：生成的代码能直接用于生产环境，支持快速原型设计和像素级完美界面构建。

    ScreenCoder的技术原理

    • 定位阶段（Grounding Agent）：定位阶段基于视觉语言模型（VLM）识别并标记 UI 图像中的主要结构组件，如侧边栏、头部和导航栏等。用文本提示引导模型检测特定组件，返回其边界框和语义标签。为确保检测结果的准确性和可靠性，系统进行去重、冲突解决及回退恢复等操作，并推断出主内容区域。最终输出布局字典，为后续的布局规划和代码生成提供基础信息。
    • 规划阶段（Planning Agent）：在规划阶段，根据定位阶段的输出构建层次化的布局树，为代码生成提供结构上下文。用简单的空间启发式规则和组合规则，将检测到的组件组织成树状结构。系统创建填充视口的根容器，为每个顶级区域生成绝对定位的 .box 元素，必要时插入内层 <div class=”container grid”> 实现 CSS Grid 布局。每个节点都标注网格模板配置和排序元数据，便于直接编译为 HTML/CSS 代码。
    • 生成阶段（Generation Agent）：生成阶段将语义化的布局树转换为可执行的 HTML/CSS 代码。ScreenCoder 用自然语言提示驱动的生成过程，为布局树中的每个组件构建适应性提示，通过语言模型生成对应的代码。提示中包含组件的语义标签和布局上下文，用户指令（如果提供）会附加到提示中。生成的代码根据布局树的结构进行组装，保留层次结构、顺序和布局配置。系统将生成代码中的灰色占位符替换为原始截图中的实际图像，恢复视觉和语义的一致性。

    ScreenCoder的官网地址

    • GitHub仓库：https://github.com/leigest519/ScreenCoder
    • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.22827
    • 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Jimmyzheng-10/ScreenCoder

    ScreenCoder的应用场景

    • 前端开发加速：快速将 UI 设计截图转换为高质量 HTML/CSS 代码，显著缩短前端开发周期，帮助开发团队提高效率并减少手动编码工作量。
    • 设计与开发协作：将设计截图直接转换为操作代码，促进设计与开发团队之间的无缝协作，减少沟通成本，确保设计意图的准确传达。
    • 快速原型制作：能即时将设计概念转化为可交互的前端原型，加速产品设计的早期验证和用户测试过程，支持快速迭代和优化用户体验。
    • 教育与培训：作为教育工具，帮助学生和新手开发者直观理解 UI 设计与前端代码的关系，加速学习过程并提高实践技能。
    • 小型团队与创业公司：为资源有限的小型团队和创业公司提供高效代码生成解决方案，助力快速推出产品原型或最小可行产品（MVP），降低开发成本并加速市场进入。

  • KusaPics – 免费生成动漫风格图像的AI绘图平台

    KusaPics是什么

    KusaPics 是专注于生成动漫风格图像的 AI 绘图平台。能根据用户输入的描述或提示词，快速生成高质量的动漫角色和场景图像。用户可以通过简单的文本输入，指定角色的外观、服装、动作和背景等细节，平台会基于强大的 AI 算法生成符合要求的图像。提供了智能标签建议功能，能将自然语言描述转换为精确的标签，帮助用户更高效地生成图像。平台支持多种风格切换，用户可以根据自己的喜好选择不同的动漫风格。

    KusaPics

    KusaPics的主要功能

    • 文本生成图像：用户输入关键词描述想要的画面内容，如角色外貌、动作、场景等，AI 会根据描述生成相应的动漫风格图像，支持中英文关键词输入。
    • 风格模板选择：平台提供多种预设的动漫风格模板，涵盖常见的动漫风格及流行的迷因风格，用户可直接选择模板并进行微调。
    • Booru 标签转换：将用户输入的自然语言描述自动转换为标准化的 Booru 标签，使生成结果更规范、可控。
    • 反向提示词生成：用户上传已有图片，平台会分析图像并反推出对应的关键词或标签组合，适合基于现有图像进行变体生成或复现类似风格的图像。

    KusaPics的官网地址

    • 官网地址：https://kusa.pics/

    KusaPics的应用场景

    • 个人角色创作：用户可以通过 KusaPics 设计自己心目中的动漫角色，包括外观、服装、性格等细节。
    • 头像生成：用户可以生成个性化的动漫头像，用于社交媒体、论坛或个人网站，展示自己的创意和风格。
    • 故事创作辅助：在创作故事或剧本时，KusaPics 可以生成与故事场景相关的图像，帮助作者更好地构思情节和角色互动。
    • 绘画学习：对于绘画初学者，KusaPics 可以作为学习工具，帮助他们了解动漫角色的构图、色彩搭配和风格特点。
    • 品牌设计：企业可以用 KusaPics 生成符合品牌形象的动漫角色或场景，用于品牌推广和营销活动。

  • Presenton – 开源AI演示文稿生成器，支持高度定制化

    Presenton是什么

    Presenton 是开源的 AI 演示文稿生成器，帮助用户快速、高效地创建专业演示文稿。通过 AI 技术，将用户输入的文本提示或上传的文档（如 PDF、TXT、PPTX 等）自动生成演示文稿，支持多种语言和主题布局。Presenton 的核心优势在于隐私保护功能：所有处理过程均在本地设备上完成，不依赖云端服务，确保用户数据的安全性和隐私性。支持高度定制化，用户可以自定义演示文稿的布局、主题、颜色和文本，可以使用 HTML 和 Tailwind CSS 创建个性化模板。Presenton 提供丰富的媒体支持，包括图标、图表和自定义图形，以及多种图像生成选项，如 DALL-E 3、Gemini Flash 等。生成的演示文稿可以导出为 PowerPoint (PPTX) 和 PDF 格式，方便在不同场景下使用。

    Presenton

    Presenton的主要功能

    • 演示文稿生成：用户只需输入文本提示或上传文档（如 PDF、TXT、PPTX 等），Presenton 会基于 AI 技术自动生成演示文稿。
    • 定制化生成：支持自定义幻灯片数量、语言、主题布局等，满足不同用户的需求。
    • 本地运行：所有处理过程均在本地设备上完成，不依赖云端服务，确保用户数据的安全性和隐私性。
    • API 密钥管理：用户可以使用自己的 API 密钥（如 OpenAI、Google Gemini 等），也可以通过 Ollama 使用本地托管的模型，确保数据主权。
    • 自定义布局与主题：用户可以使用 HTML 和 Tailwind CSS 创建个性化的演示文稿设计。
    • 丰富的媒体支持：支持图标、图表、自定义图形和多种图像生成选项（如 DALL-E 3、Gemini Flash、Pexels、Pixabay 等）。
    • 多种导出格式：生成的演示文稿可以保存为 PowerPoint (PPTX) 和 PDF 格式，方便在不同场景下使用。
    • API 部署：支持将 Presenton 部署为 API 服务，方便团队集成和自动化工作流程。
    • Docker 部署：提供一键部署命令，支持 Linux、MacOS 和 Windows 系统，同时支持 GPU 加速。
    • 环境变量配置：用户可以通过环境变量隐藏和保护 API 密钥，选择不同的模型和图像生成器。

    Presenton的官网地址

    • 官网地址：https://presenton.ai/
    • Github仓库：https://github.com/presenton/presenton

    Presenton的应用场景

    • 会议演示：商务人士可以快速将季度报告、销售更新、市场分析等数据转化为专业演示文稿，节省制作时间，提升会议效率。
    • 项目汇报：项目经理可以用 Presenton 将项目进度、关键数据和团队成果快速整理成演示文稿，方便向客户或上级汇报。
    • 课堂教学：教育工作者可以将教学大纲、课程内容或学术研究快速转化为生动的演示文稿，提升教学效果。
    • 数据分析报告：分析师可以将复杂的数据分析结果快速转化为清晰易懂的演示文稿，通过图表和图形展示数据趋势和洞察。
    • 创意展示：设计师、创意人员可以用 Presenton 快速生成创意概念、产品设计或项目策划的演示文稿，用于团队讨论或客户展示。

  • 多智能体蜂群 – 360集团推出的L4级智能体系统

    多智能体蜂群是什么

    多智能体蜂群是360集团推出的全球首个迈入L4级别的智能体系统。颠覆了以往智能体单兵作战的模式，实现了多个推理型智能体的灵活拉群、多层嵌套和组队协作，像蜂群一样紧密配合，完成复杂任务。系统通过独创的蜂群协作框架，解决了任务分配、参数传递和上下文管理等多智能体协作中的关键问题，使多个智能体能像一个团队一样高效协作。

    多智能体蜂群

    多智能体蜂群的主要功能

    • 多智能体协作：多智能体蜂群能将多个推理型智能体组合起来，像蜂群一样紧密协作，完成复杂的多步骤任务。突破了单个智能体的能力边界，实现了从“单兵作战”到“群体协同”的进化。
    • 灵活配置：用户可以根据任务需求，灵活配置智能体的数量和类型。蜂群可以单兵作战，也可以组成方阵，可以根据新任务随时变换阵形，展现出极高的灵活性。
    • 超长任务处理：多智能体蜂群能连续执行超1000步任务，持续时间可达2小时，消耗token超2000万。能应对复杂和大规模的任务需求。
    • 高效交付：通过多个智能体的协同工作，任务的执行效率大幅提升。例如，在视频制作领域，原本需要两小时的任务，现在仅需20分钟即可完成。
    • 蜂群协作框架：独创的蜂群协作框架解决了多智能体协作中的任务分配、参数传递和上下文管理等问题，使多个智能体能高效协同工作。
    • 多智能体蜂群引擎：支持无限工具调用、无限上下文长度，能执行无限步骤的超级任务，为复杂任务的处理提供了强大的技术保障。

    如何使用多智能体蜂群

    • 访问平台：可以通过访问纳米AI的官网或在各大应用平台搜索“纳米AI”并下载相关应用。
    • 创建或选择智能体蜂群：在纳米AI平台上，用户可以根据自己的需求创建或选择已有的多智能体蜂群。平台已上线10多类多智能体蜂群，涵盖视频制作、内容创作、电商带货、旅行规划等多个场景。
    • 任务分配与协作：用户可以通过自然语言描述任务需求，纳米AI会根据任务类型自动分配合适的智能体进行协作。例如，在视频制作场景中，用户只需输入“生成一个关于旅游的短视频”，系统会自动调用脚本创作、画面生成、配音、配乐等多个智能体，协同完成任务。
    • 灵活配置与动态调整：用户可以根据任务的复杂程度和需求，灵活配置智能体的数量和类型。例如，在需要处理更复杂的任务时，可以增加智能体的数量或调整智能体的专长方向。
    • 任务执行与监控：纳米AI多智能体蜂群能连续执行超1000步任务，持续时间可达2小时。用户可以在平台上实时监控任务的执行进度，根据需要进行调整。
    • 结果交付：任务完成后，纳米AI会将最终结果交付给用户。例如，在视频制作场景中，用户可以在短时间内获得一个完整的视频作品。

    多智能体蜂群的应用场景

    • 视频制作：多智能体蜂群能实现从脚本创作、分镜设计、画面生成、配音、配乐到剪辑成片的全流程自动化。
    • 电商带货：能将带货视频一键翻译成多国语言，生成带货视频，助力电商领域的国际化营销。
    • 内容创作：支持快速生成各种类型的内容，包括文章、报告等，帮助用户提高创作效率。
    • 行业研究：为不同行业的研究提供支持，帮助用户更高效地获取和分析信息。
    • 旅行规划：为用户提供个性化的旅行规划服务，从行程安排到景点推荐，一应俱全。

  • Skywork MindLink – 昆仑万维开源的推理大模型

    Skywork MindLink是什么

    Skywork MindLink是昆仑万维推出开源的推理大模型。具有自适应推理机制，可根据任务复杂度灵活切换推理模式，简单任务快速生成，复杂任务深度推理，兼顾效率与准确性。计划驱动推理范式去掉了“think”标签，降低了推理成本，提升了多轮对话能力。提出了新的数学分析方法，显著提升了数学推理水平。

    在性能方面，Skywork MindLink在“人类最后的考试”评测中获得第一名，在数学领域的USAMO等四项评测中也位居榜首。基于Qwen3-32B和Qwen2.5-72B进行后训练，节省了大量训练成本，提升了模型能力。

    MindLink

    Skywork MindLink的主要功能

    • 自适应推理机制：能根据任务的难易程度，智能地整合推理与非推理的生成回复。简单任务快速生成结果，复杂任务则深度推理，确保输出的准确性和可靠性。
    • 计划驱动推理（Plan-based Reasoning）：采用创新的推理范式，去掉了“think”标签，减少了推理成本，同时提升了多轮对话能力。
    • 全新数学分析方法：能有效分析思维链（CoT）和计划驱动推理的有效性，提升数学领域的推理水平。

    Skywork MindLink的技术原理

    • 自适应推理机制：Skywork MindLink 能根据任务的复杂程度，智能地整合推理和非推理的生成回复。在处理简单任务时，模型可以快速生成结果；在面对复杂问题时，会调用更深度的推理机制，确保输出的准确性和可靠性。
    • 计划驱动推理（Plan-based Reasoning）：模型采用了创新的推理范式，去掉了传统的“think”标签，减少了不必要的推理步骤，降低了推理成本，提升了多轮对话的能力。
    • 数学推理优化：Skywork MindLink 提出了一种全新的数学方法，用于分析思维链（Chain of Thought，CoT）和计划驱动推理的有效性，显著提升了数学领域的推理水平。
    • 基于现有模型的后训练：模型基于 Qwen3-32B 和 Qwen2.5-72B 进行后训练，在节省大量训练成本的前提下，进一步提升了原有模型的能力。

    Skywork MindLink的项目地址

    • Github仓库：https://github.com/SkyworkAI/MindLink
    • 技术论文：https://github.com/SkyworkAI/MindLink/blob/main/mindlink.pdf
    • HuggingFace模型库：
      • MindLink-32B：https://huggingface.co/Skywork/MindLink-32B-0801
      • MindLink-72B：https://huggingface.co/Skywork/MindLink-72B-0801

    Skywork MindLink的应用场景

    • 个性化学习：Skywork MindLink 可以根据学生的学习进度和能力，提供个性化的学习建议和辅导。
    • 智能辅导：在解答复杂问题时，模型能深入推理，为学生提供详细的解题思路和步骤。
    • 辅助诊断：Skywork MindLink 可以辅助医生进行疾病诊断，提供基于数据的分析和建议。
    • 风险评估：在金融风控领域，Skywork MindLink 可以高效地进行风险评估，帮助金融机构做出更精准的决策。
    • 智能客服：快速响应客户咨询，提供准确的解答，提升客户满意度。