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  • 内容特工队ReelsAgent – 首个移动端AI营销视频生成Agent

    内容特工队ReelsAgent是什么

    内容特工队ReelsAgent是全球首个移动端AI营销视频智能体Agent。实现了从市场调研、创意生成到视频发布全流程自动化,用户只需输入需求,可生成适配多平台的专业视频,节省95%时间和成本。自主研发的大模型针对营销视频专业调教,支持20种语言优化,助力全球营销。ReelsAgent专为小微企业和个体设计,零门槛操作,一个人就能完成团队工作,推广产品、服务、个人IP等。

    内容特工队ReelsAgent

    内容特工队ReelsAgent的主要功能

    • 全流程自动化:从市场调研、创意生成、文案撰写、视频拍摄、配音合成到后期剪辑和平台发布,用户只需输入需求,全部由AI智能完成。
    • 多语言支持:支持10种语言实时互译和本地化适配,满足跨境多语言内容输出需求,助力全球营销。
    • AI分身与声音克隆:用户上传1张照片和30秒录音,可永久生成专属虚拟人,实现个性化视频制作,让每条视频都带着老板亲自讲解的亲切感。
    • 智能推荐发布时间:根据用户活跃数据智能推荐发布时间,提高视频的曝光率和传播效果。
    • 预置行业合规模板:预置法律、美妆、金融等行业合规模板,帮助用户规避政策雷区,确保内容合规。

    如何使用内容特工队ReelsAgent

    • 访问平台:访问内容特工队ReelsAgent官网 www.reelsagent.com ,注册或登录使用。
    • 免费试用:内容特工队微信小程序版本提供免费试用,点击立即免费体验(已开启全球合伙人、代理商招募)
    • 输入需求:用户只需输入产品名或相关需求关键词,如“夏季新品空调促销”。
    • 生成视频:系统将在短时间内自动生成多条不同风格的成片,包括脚本、数字人出镜、多语种字幕等,并且会根据算法优化发布时段。
    • 发布视频:用户可以选择将生成的视频发布到抖音、小红书、快手等各大主流平台,整个过程简单快捷,无需复杂的剪辑学习和操作。

    内容特工队ReelsAgent的应用场景

    • 产品推广:快速生成产品介绍视频,适用于新品发布、促销活动等,帮助商家快速吸引用户关注,提升产品销量。
    • 品牌宣传:制作品牌故事、品牌形象视频,增强品牌知名度和影响力,塑造品牌个性。
    • 电商营销:为电商平台制作商品详情页视频、用户评价视频等,提高商品转化率,助力电商业务增长。
    • 社交媒体运营:批量生成适配抖音、小红书、快手等平台的短视频内容,提升账号活跃度和粉丝增长。
    • 教育培训:制作课程介绍、教学演示视频,方便教育机构和讲师推广课程,提高教学效果。
    • 企业宣传:生成企业介绍、企业文化、团队展示等视频,用于企业官网、招聘等场景,提升企业形象。
  • CocoMate – Haivivi推出的全球首款端到端AI互动玩具

    CocoMate是什么

    CocoMate是跃然创新(Haivivi)推出的全球首款端到端AI互动玩具,支持4G联网和3000mAh电池,能语音唤醒,无需按键操作。CocoMate用端到端语音模型,反应速度快,支持多音轨混音技术,可在故事播放中插入问答。CocoMate具备长期记忆和遗忘机制,让互动更自然。CocoMate强调安全性,通过多项认证,适合3-8岁儿童。玩具用奥特曼联名形象首发,未来将推出更多IP合作产品,成为孩子的AI朋友。

    CocoMate

    CocoMate的主要功能

    • 语音交互:支持语音唤醒和对话,无需按键操作,提供自然流畅的交互体验。
    • 角色扮演:与奥特曼等IP角色绑定,每个角色都有独特的声音、逻辑和世界观,增强沉浸感。
    • 多音轨混音技术:在播放故事时随时插入问答,回答后继续讲故事,提升互动性。
    • 长期记忆与遗忘机制:记住用户的重要信息,同时遗忘不重要的内容,模拟人类记忆规律。
    • 内容安全审核:针对儿童用户,过滤不适合的内容,确保安全。
    • NFC卡牌系统:通过NFC卡牌解锁不同剧情和功能,增加玩法多样性。
    • 4G联网:支持4G网络,随时随地使用,不受WiFi限制。
    • 大容量电池:3000mAh电池,支持长时间使用,无需频繁充电。

    CocoMate的规格参数

    属性 描述
    品牌 Haivivi
    适用年龄 3岁以上
    生产企业 深圳跃然创新科技有限公司
    材质 布类,面料和填充材料均为涤纶(聚酯纤维)
    产品尺寸 长:20 cm;宽:18 cm;高:27 cm
    礼盒尺寸 226*360*156 mm (奥特曼限定礼盒)
    产地 中国大陆
    续航时间 约6-8小时
    包装清单
    奥特曼玩偶*1
    CocoMate*1
    好朋友指南*1
    角色兑换卡*1
    主题卡*6
    Type-C充电线*1
    用户使用手册*1

    CocoMate的价格配置

    • 价格:999元

    CocoMate的购买地址

    • 京东购买地址:https://shop.m.jd.com/shop/home?shopId=1000524505

    CocoMate的应用场景

    • 教育辅助:作为教育工具,帮助孩子在互动中学习语言和认知技能。
    • 情感支持:在父母忙碌时,提供孩子所需的情感陪伴和安慰。
    • 娱乐伙伴:通过各种互动游戏和活动,成为孩子日常娱乐的好伙伴。
    • 语言练习:通过与AI的对话,帮助孩子提高语言表达和听力理解能力。
    • 文化传承:CocoMate的古诗词专模调用功能,让孩子在玩乐中接触和学习传统文化。
  • 问小白o4 – 问小白推出的首个并行思考模型

    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-mediumClaude 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

    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 – 字节联合复旦等高校推出的动态实时评估基准

    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

    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 – 苹果推出的多模态长视频理解模型

    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

    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 – 华南理工联合微信推出的认知启发式RAG框架

    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

    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。
  • Snowglobe – AI Agent测试工具 ,模拟真实用户对话

    Snowglobe是什么

    Snowglobe 是 Guardrails AI 推出的 AI 代理和聊天机器人模拟测试工具。通过模拟真实用户行为,快速生成大量对话数据,帮助开发者在部署前发现潜在问题。Snowglobe 能模拟多种用户角色、意图、语气和对抗策略,生成高覆盖的对话数据,提供实时风险报告和评判标签数据集,可用于评估和微调模型。角色建模功能让对话更自然,多轮交互模拟能发现渐进式故障,自动评估与标注功能则为开发者提供带标签的数据集,便于进一步优化。Snowglobe 的可视化分析报告能帮助开发者快速定位问题,提升模型性能。

    Snowglobe

    Snowglobe的主要功能

    • 模拟真实用户对话:通过创建多样化的用户角色和情境,模拟真实的用户交互,帮助开发者在部署前发现潜在问题。
    • 快速生成对话数据:能在短时间内生成大量对话数据,覆盖多种意图、语气和交互策略,提供全面的测试覆盖。
    • 自动评估与标注:对模拟对话进行自动评估,标注对话的准确性、安全性等关键指标,生成带标签的数据集,便于进一步分析和优化。
    • 可视化分析报告:提供直观的可视化报告,帮助开发者快速定位问题,分析错误模式,优化模型性能。
    • 支持多种测试场景:包括生成评估数据集、微调数据集、发布前的质量检测等,满足不同阶段的测试需求。
    • 易于集成和使用:支持通过 API 或 SDK 与现有系统快速集成,简化测试流程,提高开发效率。

    Snowglobe的官网地址

    • 官网地址:https://snowglobe.so/

    Snowglobe的应用场景

    • 生成评估数据集:通过模拟用户对话,快速生成带评判标签的测试数据集,覆盖真实用户行为的各种意图、语气和多轮对话流程,可用于评估 AI 代理的性能。
    • 生成微调数据集:从模拟对话中生成高信号的训练数据,包括评判标签、偏好对和批评及修订三元组等,以支持模型的微调和优化,提升模型性能。
    • 发布前质量检测:在每次构建后运行数百次真实对话,提前发现手动测试可能遗漏的问题,保存测试套件以便回归测试,并跟踪错误率,防止问题进入生产环境。
  • CourseCorrect – AI学习平台,根据主题自动筛选优质课程

    CourseCorrect是什么

    CourseCorrect 是帮助用户提升技能的智能学习平台。用户只需输入想学习的主题,平台能快速从互联网上筛选出排名前20的优质课程。与传统课程评价不同,CourseCorrect 更注重展示课程的实际学习成果,如技能提升、职业发展等,帮助用户更直观地评估课程价值。CourseCorrect 配备了智能推荐助手 Cora。用户点击“Help me choose”,Cora 会在不到2分钟内通过一系列问题了解用户的学习目标和背景,进而推荐最适合的课程。这种个性化推荐方式,让学习决策更加高效、精准。

    CourseCorrect

    CourseCorrect的主要功能

    • 课程搜索与筛选:用户输入学习主题后,平台会从互联网上筛选出排名前20的课程,帮助用户快速找到优质学习资源。
    • 真实学习成果展示:展示课程的实际学习成果,如技能提升和职业发展,而不仅仅是评分,让用户更直观地评估课程价值。
    • 智能推荐助手Cora:用户点击“Help me choose”后,Cora会通过一系列问题了解用户目标,快速推荐最适合的课程。

    CourseCorrect的官网地址

    • 官网地址:https://coursecorrect.fyi/

    CourseCorrect的应用场景

    • 职场技能提升:帮助职场人士根据自身职业规划和技能需求,快速找到提升职业技能的课程,助力职业晋升。
    • 职业转型:为有职业转型需求的用户推荐相关领域的入门和进阶课程,帮助他们掌握新技能,顺利过渡到新职业。
    • 终身学习:满足终身学习者对新知识、新技能的探索需求,提供丰富的课程选择,支持个人兴趣发展和知识拓展。
  • 如何用AI生成模板文章,酷宣AI自动整合高颜值图文

    酷宣AI是什么

    酷宣AI是AI文章生成工具,帮助用户快速生成带模板的高颜值文章。核心功能包括AI模板文章生成,用户只需输入主题或要求,可生成带模板的精美文章,也可以直接输入已有文字进行排版。酷宣AI对多图场景非常友好,用户上传图片后,AI会智能规划图片位置,完成图文整合,生成高清且排版规整的文章。酷宣AI支持一键同步到多平台,如微信公众号,可导出为PDF等多种文件格式,方便本地留存和跨设备分享。

    酷宣AI

    酷宣AI的主要功能

    • AI模板文章生成:用户输入主题或要求,自动生成带模板的精美文章,也可直接输入已有文字进行排版,文章拥有独立链接,方便分享到微信和朋友圈,省去创建公众号的麻烦。
    • 多图场景适配:上传图片后,AI智能规划图片位置,完成图文整合,生成高清且排版规整的文章,无需手动调整图片位置,适合多种场景如幼儿活动照、工作配图等。
    • 一键分享与导出:用户扫码一键分享到微信朋友圈,复制链接可分享到各种平台,导出PDF功能方便本地留存留档,更有一键复制公众号功能,原模原样的复制到微信编辑器,格式完整保留。

    酷宣AI

    如何使用酷宣AI

    • 访问平台:访问酷宣AI官网 https://kuxuanai.com/,注册或登录。
    • 输入主题或要求:用户在平台上输入文章的主题或具体要求,酷宣AI会根据输入内容生成一篇带模板的精美文章。
    • 上传图片:用户可以上传相关图片,酷宣AI会根据图片内容和文章主题智能生成图文并茂的文章模板。
    • 一键生成文章:点击生成按钮,酷宣AI会快速生成文章,并提供独立链接,方便用户查看和分享。
    • 分享、同步与导出:用户可以扫码分享文章的微信卡片到微信好友和朋友圈也可以复制链接分享到任意使角示例:键昪慧到叙众号”按钮品一键将文章所有的格式复制到微信编辑器格式完美保留。也可以将文章导出为PDF等文件格式,方便本地保存或跨设备分享。

    使用示例:“生成立秋的文章和模板”

    酷宣AI

    酷宣AI的应用场景

    • 记录:快速生成记录性文章,如工作日志、活动记录等,方便整理和存档。
    • 宣传:制作宣传文案,如产品推广、品牌宣传等,提升内容的吸引力和传播力。
    • 汇报:创建汇报材料,如工作汇报、项目进展汇报等,清晰展示工作成果。
    • 总结:撰写总结性文章,如年度总结、项目总结等,帮助梳理和回顾工作或活动的要点。
  • Prompt Optimizer – 开源AI提示词优化工具,支持MCP协议

    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

    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。