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  • Oliva – 开源语音RAG助手，实时语音搜索向量数据库

    Oliva是什么

    Oliva 是开源的语音RAG助手，结合 Langchain 和 Superlinked 技术，基于语音驱动的 RAG（检索增强生成）架构，帮助用户在 Qdrant 向量数据库中实时搜索信息。用户基于自然语音提问，Oliva 用语音转文本和实时语音通信技术，将语音指令转化为对数据库的查询，返回结构化结果。Oliva支持多智能体协作，将复杂问题拆解为多个子任务，由不同智能体处理。

    Oliva

    Oliva的主要功能

    • 实时语音搜索：用户基于语音提问，AI实时响应。
    • 多智能体协作：将复杂问题拆解为多个子任务，不同智能体分别处理。
    • 语义搜索：基于Qdrant向量数据库，理解语义，提供精准搜索结果。
    • 灵活集成：支持接入本地文档、API数据源、在线网页等作为知识库。

    Oliva的技术原理

    • 语音识别与合成：基于 Deepgram 提供的语音转文本服务，将用户的语音指令转换为文本，便于进一步处理。将系统生成的文本回答转换为语音输出，提供给用户。
    • 向量数据库：基于 Qdrant 向量数据库存储和检索数据。Qdrant 是高效的向量数据库，能快速处理向量嵌入的相似性搜索，支持语义搜索功能。
    • Langchain 多智能体架构：基于 Langchain 框架，构建多智能体系统。每个智能体负责特定的任务，例如检索、生成回答或执行操作。基于动态任务路由，智能体之间协作完成复杂的查询需求。
    • 检索增强生成（RAG）：RAG 架构结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两种技术。检索模块从向量数据库中获取相关信息，用生成模块将检索到的信息整合成自然语言回答。
    • 实时通信：集成 Livekit 实时通信平台，支持实时语音交互。用户用语音与 Oliva 交互，系统实时处理语音指令返回语音回答。
    • 语义理解：基于自然语言处理（NLP）技术，理解用户的自然语言指令。用向量嵌入技术，将用户的语音指令转换为向量，与数据库中的向量进行相似性比较，提供精准的搜索结果。

    Oliva的项目地址

    Oliva的应用场景

    • 企业知识库搜索：企业员工用语音指令快速查询内部文档、技术手册、FAQ等知识库内容，提高工作效率。
    • 智能客服助手：作为客服系统的语音交互前端，帮助客户快速解决常见问题，提供24小时不间断的语音支持。
    • 智能家居控制：用语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度调节、电器开关等，提升家居智能化体验。
    • 数据分析与报告：用户基于语音提问获取数据分析结果，例如查询销售数据、市场趋势等，系统用语音形式反馈结果。
    • 移动语音助手：集成到移动设备中，作为个人语音助手，帮助用户查询信息、设置提醒、导航等。

  • Fin-R1 – 上海财经联合财跃星辰推出的金融推理大模型

    Fin-R1是什么

    Fin-R1是上海财经大学联合财跃星辰推出的首个金融领域R1类推理大模型。基于7B参数的Qwen2.5-7B-Instruct架构，通过在金融推理场景的高质量思维链数据上进行SFT和RL两阶段训练，有效提升金融复杂推理能力。在权威评测中，Fin-R1平均得分75.2分，与行业标杆DeepSeek-R1仅差3分，位居榜单第二。数据构建融合了多个金融领域的高质量数据集，通过数据蒸馏构建了约60k条高质量COT数据集。

    Fin-R1

    Fin-R1的主要功能

    • 金融推理与决策：能处理复杂的金融推理任务，如金融数据的数值推理、金融新闻情感分类、因果关系提取等，为金融决策提供准确、可解释的依据。
    • 自动化金融业务流程：在金融合规检查、机器人投顾等实际应用中表现出色，可自动化执行金融业务流程，提高效率并降低人工成本。
    • 多语言支持：支持中文和英文的金融领域推理，覆盖多种金融业务场景，满足不同语言环境下的金融推理需求。
    • 高效资源利用：以7亿参数的轻量化结构实现高性能，显著降低了部署成本，更适合在资源受限的环境中使用。
    • 金融代码生成：支持各种金融模型和算法的编程代码生成。
    • 金融计算：进行复杂的金融问题的定量分析与计算。
    • 英语金融计算：支持使用英语构建和撰写金融模型。
    • 金融安全合规：帮助企业确保业务操作符合相关法规。
    • 智能风控：利用AI技术识别和管理金融风险，提高决策效率。
    • ESG分析：评估企业的可持续发展能力，促进社会责任履行。

    Fin-R1的技术原理

    • 模型架构：Fin-R1基于Qwen2.5-7B-Instruct架构，采用轻量化的7B参数设计。架构在保证模型性能的同时，显著降低了部署成本，更适合在资源受限的环境中使用。
    • 数据构建：Fin-R1通过构建高质量金融推理数据集Fin-R1-Data来解决金融数据碎片化的问题。数据集包含约60k条面向专业金融推理场景的高质量COT数据。数据集的构建过程包括从多个权威数据源进行领域知识蒸馏筛选，采用“答案+推理”双轮质量打分筛选方法，确保数据的准确性和可靠性。
    • 第一阶段——推理能力注入：使用ConvFinQA和FinQA金融数据集对Qwen2.5-7B-Instruct进行监督微调（SFT），帮助模型初步提升金融推理能力。
    • 第二阶段——强化学习优化：在掌握复杂推理技能后，采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法作为核心框架，结合格式奖励和准确度奖励进行强化学习。同时引入基于模型的验证器（Model-Based Verifier），采用Qwen2.5-Max进行答案评估，生成更加精确可靠的奖励信号，提升强化学习的效果和稳定性。

    Fin-R1的项目地址

    Fin-R1的应用场景

    • 智能风控：在智能风控领域，Fin-R1的动态信用评分模型让风险评估更精准，能实时监测交易异常，有效防范金融风险。
    • 投资决策辅助：在基金投资中，能辅助投资顾问进行资产配置，帮助用户做出更明智的决策。
    • 量化交易：在证券交易中，Fin-R1可以参与量化交易代码的编写，提升从业者的代码效率，助力量化交易策略的开发。
    • ESG分析：能协助生成符合GRI标准的ESG报告，助力企业绿色转型，满足市场对企业可持续发展的要求。
    • 市场趋势预测：在保险行业，Fin-R1能高效评估保单收益，预测市场趋势。

  • Video-T1 – 清华联合腾讯推出的视频生成技术

    Video-T1是什么

    Video-T1 是清华大学和腾讯的研究人员共同推出的视频生成技术，基于测试时扩展（Test-Time Scaling，TTS）提升视频生成的质量和一致性。传统视频生成模型在训练后直接生成视频，Video-T1 在测试阶段引入额外计算资源，基于动态调整生成路径优化视频质量。研究推出 Tree-of-Frames (ToF) 方法，将视频生成分为多个阶段，逐步优化帧的连贯性和与文本提示的匹配度。Video-T1 为视频生成领域提供新的优化思路，展示测试时扩展的强大潜力。

    Video-T1

    Video-T1的主要功能

    • 提升视频质量：在测试阶段增加计算资源，生成更高质量的视频，减少模糊和噪声。
    • 增强文本一致性：确保生成的视频符合给定的文本提示，提高视频与文本的匹配度。
    • 优化视频连贯性：改善视频帧之间的运动平滑性和时间连贯性，减少闪烁和抖动。
    • 适应复杂场景：在处理复杂场景和动态对象时，生成更稳定和真实的视频内容。

    Video-T1的技术原理

    • 搜索空间构建：基于测试时验证器（verifiers）提供反馈，结合启发式算法指导搜索过程。
    • 随机线性搜索：在推理时增加噪声候选样本，逐步去噪生成视频片段，选择验证器评分最高的结果。
    • Tree-of-Frames（ToF）方法：
      • 图像级对齐：初始帧的生成影响后续帧。
      • 动态提示应用：在测试验证器中动态调整提示，关注运动稳定性和物理合理性。
      • 整体质量评估：评估视频的整体质量，选择与文本提示最匹配的视频。
    • 自回归扩展与剪枝：基于自回归方式动态扩展和剪枝视频分支，提高生成效率。

    Video-T1的项目地址

    Video-T1的应用场景

    • 创意视频制作：为内容创作者和广告行业快速生成高质量、符合创意需求的视频素材，提升内容吸引力。
    • 影视制作：辅助特效和动画制作，生成复杂场景和角色动作，提升影视制作效率。
    • 教育与培训：生成教学视频和培训模拟场景，增强教学和培训的趣味性和直观性。
    • 游戏开发：生成游戏过场动画和虚拟角色动作，提升游戏的沉浸感和交互性。
    • VR与AR：生成高质量的VR内容和AR动态效果，增强用户体验和沉浸感。

  • Mureka V6 – 昆仑万维推出的AI音乐创作基座模型

    Mureka V6是什么

    Mureka V6是昆仑万维推出的AI音乐创作平台的基座模型，支持纯音乐生成以及10种语言的AI音乐创作。引入自研的ICL（in-context learning）技术，使声场更加开阔，人声质感和混音设计进一步强化。用户可以通过简单的步骤使用Mureka V6创作音乐。生成的音乐可以自由使用，适用于YouTube、广告、游戏背景音乐等多种场景。Mureka V6支持多种音乐风格和情感表达，涵盖爵士、电子、流行、乡村等多种风格。

    Mureka V6

    Mureka V6的主要功能

    • 多语言支持：支持英语、中文、日语、韩语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语和俄语的AI音乐创作。
    • 风格控制：用户可以通过上传参考音频来指定歌曲的风格，确保生成的音乐符合创作意图。
    • 旋律录制：用户可以录制旋律动机，系统会根据录制的旋律生成完整的音乐伴奏。
    • 支持多种风格和情感表达：涵盖爵士、电子、流行、乡村、节奏布鲁斯、灵魂乐、蓝调、摇滚、舞曲等多种音乐风格，以及快乐、放纵、神秘、充满活力、悲伤等多种情绪表达。
    • 纯音乐生成：用户可以生成纯音乐作品，无需输入歌词。
    • 个性化创作：用户可以通过多种输入方式（如文本提示、音色参考、音频参考）生成个性化的音乐作品。

    Mureka V6的技术原理

    • 自研ICL技术：Mureka V6引入了自研的ICL技术，使模型能更好地理解上下文信息，生成更符合用户需求的音乐。
    • 结构化生成：与传统自回归模型逐步生成音频不同，Mureka V6会在细粒度音频token预测前预生成整体音乐结构。提升了生成音乐的结构连贯性和乐器编排的精准度。
    • 多样化数据来源：Mureka V6的训练数据包括合成数据、人类专家标注数据、链式思维数据库（CoT Dataset）等。多样化的数据来源为模型提供了丰富的学习材料，有助于生成高质量的音乐。
    • 强化学习优化：Mureka V6在训练过程中采用了强化学习技术，通过不断验证和纠错来优化模型性能。

    如何使用Mureka V6

    • 访问官网：访问Mureka的官方网站，点击“Create”进入创作界面。
    • 注册账号：使用电子邮件或社交账号注册或直接登录。
    • 选择创作模式：进入创作界面后，选择“简单模式”或“高级模式”。
      • 简单模式：输入一段300字以内的歌曲描述，例如“一首充满真挚情感的歌曲，表达深深思念朋友的心情”，然后点击“创作”。
      • 高级模式：提供更丰富的创作选项，如上传参考歌曲、选择歌手音色等。
    • 选择模型：根据需求，点击选择Mureka O1或Mureka V6等模型。

    Mureka V6的应用场景

    • 音乐爱好者：音乐爱好者可以通过Mureka V6将零散的音乐想法转化为完整的作品，探索不同的音乐风格，提升创作技能。
    • 专业音乐人：专业音乐制作人可以用Mureka V6快速制作demo，节省前期创作时间，突破创作瓶颈，获得新的灵感。
    • AI流媒体音乐平台：用户可以根据当下的场景或心情输入相应的Prompt（提示词），平台会持续生成符合该情境或情绪的定制化音乐。
    • 内容创作：可以用Mureka V6为视频、播客或其他媒体项目生成定制背景音乐，提升内容的吸引力。

  • 清华大学《文科生零基础AI编程》（PDF文件） – AI教程资料

    《文科生零基础AI编程》是清华大学新闻学院人工智能学院推出的，介绍如何帮助文科生快速掌握AI编程技能，提升在数字化时代的竞争力。课程强调文科生用AI技术快速提升编程能力和想象力，无需深入学习复杂的代码语法，只需用自然语言描述需求。基于具体案例，展示如何利用DeepSeek进行数据处理、文本生成、图表绘制等任务，帮助文科生更好地理解和运用AI技术。分析AI生成数据的质量、应用场景和伦理法律问题，强调AI生成数据在科学研究中的潜力和挑战，引导文科生在使用AI时注意数据质量和伦理问题。

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    获取《文科生零基础AI编程》 PDF原文件，扫码关注回复： 20250325

    • 文科生的AI编程新思维
      • 人机优生、人机快生：介绍文科生如何基于AI进行编程，打破传统编程思维，实现人机优生和人机快生。
      • 破除迷思与核心心法：四个步骤讲解如何破除AI编程中的迷思，掌握核心心法。

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      • AI重构编程范式：介绍AI如何重构编程范式，包括编程范式的演变和AI在编程中的应用。
      • 实操前的准备：用PyCharm作为本地代码编译器。
      • 实操前的准备：安装Python解释器和相关库。
      • Python数据分析和绘图常用库示例 ：列举Python中用在数据分析和绘图的常用库，提供具体示例。
      • 总结诸葛亮的辩论词语：基于DeepSeek生成文本，保存到本地。

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      • DeepSeek给出运行流程：提供详细的运行步骤和代码示例。
      • DeepSeek生成的代码：展示DeepSeek生成的代码示例。
      • 把诸葛亮的语言可视化：用图表展示诸葛亮语言的词频分析。

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    • 文生数据
      • 社会数据和AI生成数据： 介绍社会数据和AI生成数据的来源、特性和应用。
      • AI幻觉及其基本特征：讨论AI幻觉问题，特别是多数据集问题加载时的表现和特征。
      • AI幻觉问题提取：进一步探讨AI幻觉问题在多数据集问题加载时的表现。
      • 逆向满足理论：探讨逆向满足理论在AI应用中的表现，包括理论形式化、计算满足和提升效果。
      • 从零开始做一个数据模拟实验：内容介绍如何从零开始进行数据模拟实验，包括爆火的斯坦福AI小镇。

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      • 智能体的定义：介绍智能体的三大系统（感知系统、决策系统、学习系统）。
      • 智能体的7层核心架构：介绍智能体的7层核心架构及其功能。
      • 虚假信息引入下的信念演变：研究虚假信息对信念演变的影响。

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      • 后续想法：介绍代理仿真模拟实验的流程和效果。
      • 创新的思路：介绍如何基于保留表头和限定生成提高文本生成的质量。
      • 微博和AI话题集关键词Top20：分析微博和AI话题集中的关键词Top20，了解当前AI领域的热点话题。
      • 数据和AI话题集关键词Top20：分析数据和AI话题集中的关键词Top20，掌握数据科学与AI研究的最新动态。
      • 代码进行时间序列分析 ：基于可视化图表展示分析结果，帮助理解代码性能与优化方向。

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    • 文生图表：
      • 从方法开始、从图片可视化开始 ：介绍如何从方法和图片可视化开始进行数据分析。
      • DeepSeek 应用场景：介绍DeepSeek的应用场景。
      • 数据可视化：基于分析结果自动生成多种类型的可视化图表，清晰展示数据中的关系和模式。
      • 社科的同学非常熟悉的问卷表格：展示如何用AI技术处理和分析社科领域常见的问卷数据。

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      • 不仅仅是相关分析，还可以建模：如何利用AI进行更深入的数据分析。用AI分析舆情事件步骤，包括数据收集、处理、分析和结果解释等。
      • 知识图谱的AI辅助构建：如何用AI辅助构建知识图谱。如何使用wiki自动识别和构建知识图谱。根据文本中的依存关系构建舆论图谱，分析文本中的情感倾向和主题结构。

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    • 文生网站：
      • 理论框架：基于黑箱化封装API功能模块、组件化多智能体模拟和便捷交互设计，实现高效、易用的网站功能和用户体验。
      • DeepSeek 实现路径：基于创建智能体和定义交互规则，及生成包含必要元素和数据来源的交互原型，实现智能体平台搭建和交互设计。
      • DeepSeek+在线编译：如何用DeepSeek和在线编译创建美食网站。

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  • Mureka O1 – 昆仑万维推出的音乐推理大模型

    Mureka O1是什么

    Mureka O1是昆仑万维发布的全球首款音乐推理大模型，全球首个引入“思维链”（Chain of Thought，CoT）技术的音乐模型，Mureka O1在推理过程中加入思考与自我批判机制，大幅提升了音乐品质、创作效率和灵活性。支持纯音乐生成以及10种语言的AI音乐创作，涵盖多种音乐风格和情感表达，具备歌曲参考和音色克隆等特色功能。Mureka O1开放了API服务与模型微调功能，助力开发者和音乐平台无缝集成AI音乐生成能力。

    Mureka O1

    Mureka O1的主要功能

    • AI歌词创作：用户输入主题或情感，Mureka O1能生成相应歌词，帮助用户轻松开启创作。
    • 风格控制：上传参考音频，可指定歌曲风格，确保作品符合艺术愿景。
    • 旋律录制：用户录制旋律动机，系统会基于此生成完整伴奏，提升创作效率。
    • 灵感激发：为用户提供自由表达的平台，激发创作灵感。
    • 生成相似歌曲：上传参考歌曲，Mureka O1能快速生成风格相似的歌曲。
    • 音色选择与克隆：用户可指定歌手性别及音色，上传自己的声音让AI学习复刻，人声部分更具个性。
    • 段落调整：支持用户通过标签对前奏、主歌、副歌等段落进行自由调整。
    • 延长或重生成段落：歌曲创作完成后，用户可按需延长当前乐曲，或重新生成不满意的段落。
    • 低延迟音乐生成：Mureka O1通过深度优化AI基础设施，实现了行业领先的低延迟音乐生成，提供即时、高质量的用户体验。

    Mureka O1的技术原理

    • 思维链技术（Chain of Thought, CoT）：Mureka O1引入了思维链技术，模拟人类的多步思考过程，将复杂的音乐生成任务分解为多个步骤逐步推理。使模型在生成音乐时能够进行更深入的思考和自我优化，提升音乐的质量和连贯性。
    • 多轮推理：在生成过程中，模型会先进行初步创作，然后在后续轮次中不断回顾和优化之前的创作结果，最终生成高质量的音乐作品。
    • 结构化生成：与传统自回归模型逐步生成音频不同，Mureka O1会在细粒度音频token预测前预生成整体音乐结构。显著提升了生成音乐的结构连贯性和乐器编排的精准度。
    • 基于CLAP模型：Mureka O1基于CLAP模型，无需人工标注可具备高扩展性，提高了生成音乐的可解释性和质量。
    • 强化学习优化：Mureka O1在训练过程中采用了强化学习技术，通过不断验证和纠错来优化模型性能。例如，在音乐生成中，模型会根据预定义的奖励函数（如音乐质量、风格一致性等）进行自我优化。
    • 策略优化器：模型训练阶段使用策略优化器，包括梯度压缩、探索与利用等技术。这些技术有助于提高模型的训练效率和生成质量。
    • 多样化数据来源：Mureka O1的训练数据包括合成数据、人类专家标注数据、链式思维数据库（CoT Dataset）等。这些多样化的数据来源为模型提供了丰富的学习材料。
    • 训练阶段：在训练阶段，模型通过强化学习环境进行优化，同时利用奖励函数（如验证和人类反馈）来指导学习。使模型能更好地适应不同类型的音乐创作任务。

    如何使用Mureka O1

    • 访问官网：访问Mureka的官方网站，点击“Create”进入创作界面。
    • 注册账号：使用电子邮件或社交账号注册或直接登录。
    • 选择创作模式：进入创作界面后，选择“简单模式”或“高级模式”。
      • 简单模式：输入一段300字以内的歌曲描述，例如“一首充满真挚情感的歌曲，表达深深思念朋友的心情”，然后点击“创作”。
      • 高级模式：提供更丰富的创作选项，如上传参考歌曲、选择歌手音色等。
    • 选择模型：根据需求，点击选择Mureka O1或Mureka V6等模型。
    • 输入歌词：在相应的输入框中输入预先想好的歌名和歌词。
    • 选择参考音乐：可以从平台自带的曲库中选择音乐，或者上传本地音乐作为参考，帮助AI更准确地把握您想要的音乐风格和情感。
    • 控制音乐风格：用Style功能，选择音乐的风格和情绪，比如古风、伤感等，确保生成的音乐符合您的创作意图。
    • 生成音乐：完成以上步骤后，点击“Create”，Mureka生成音乐。

    Mureka O1的应用场景

    • 广告与影视制作：广告公司和影视制作团队可以用Mureka O1为广告、短视频、电影等项目快速生成背景音乐，根据场景需求定制独特的配乐。
    • 品牌音乐创作：品牌可以用Mureka O1创作独特的品牌音乐，活动组织者可以为不同场合定制主题音乐。
    • 游戏开发：游戏开发者可以用Mureka O1为视频游戏创作独特的配乐和音频资产。
    • 音乐教育：音乐教育机构可以用Mureka O1作为教学工具，帮助学生理解音乐创作过程，鼓励学生进行音乐创作，提高学习兴趣。
    • 视频与播客：内容创作者可以用Mureka O1为视频、播客或其他媒体项目生成定制背景音乐，提升内容的吸引力。

  • TaoAvatar – 阿里推出的实时高清3D全身对话数字人技术

    TaoAvatar是什么

    TaoAvatar是阿里巴巴集团研究团队推出的高保真、轻量级的3D全身对话虚拟人技术。基于3D高斯溅射技术，能生成照片级逼真的3D全身虚拟形象，支持高分辨率渲染且存储需求低。TaoAvatar可在多种移动和AR设备上以90FPS的高帧率实时运行，通过语音、表情、手势和身体姿势等多种信号驱动，实现口型、表情和动作的自然同步。

    TaoAvatar

    TaoAvatar的主要功能

    • 高保真全身动态虚拟形象生成：能从多视角图像序列中生成逼真的、拓扑结构一致的3D全身虚拟形象，支持对姿态、手势和表情的精细控制。
    • 实时渲染与低存储需求：可在多种移动和AR设备上以90FPS的高帧率实时运行，支持高分辨率渲染，同时保持低存储需求。
    • 多信号驱动：可通过语音、表情、手势和身体姿势等多种信号驱动，实现口型、表情和动作的自然同步。
    • 轻量级架构：通过将复杂的非刚性变形“烘焙”到轻量级的MLP网络中，结合混合形状补偿细节，显著提高了运行效率。

    TaoAvatar的技术原理

    • 3D高斯溅射（3DGS）技术：：3DGS通过使用3D高斯函数来表示场景中的点，将这些高斯函数投影到2D图像平面上进行渲染。每个3D高斯由位置、协方差、颜色和透明度等参数描述。通过结构光（Structure from Motion, SfM）技术从多视角图像中估计3D点云，然后将每个点转换为高斯函数，使用随机梯度下降进行训练。
    • 姿态依赖非刚性变形处理：TaoAvatar将复杂的非刚性变形分解为刚性变形和形状变形两部分，通过知识蒸馏技术将形状变形“烘焙”到轻量级的MLP网络中。能高效处理复杂的姿态依赖非刚性变形，同时保持虚拟形象的逼真度和可控性。
    • 可学习的高斯混合形状：为了进一步增强虚拟形象的外观细节，TaoAvatar引入了可学习的高斯混合形状。通过训练神经网络学习不同姿态和表情下的高斯混合形状参数，然后将这些参数应用到虚拟形象上。使虚拟形象在不同姿态和表情下都能保持极高的保真度。
    • 实时渲染与优化：TaoAvatar采用多种优化技术，如GPU加速、减少不必要的计算、优化模型结构和参数等，实现高质量的实时渲染。在高清立体显示设备如Apple Vision Pro上，能保持每秒90帧的流畅运行。

    TaoAvatar的项目地址

    TaoAvatar的应用场景

    • 电子商务直播：创建逼真的虚拟主播，提升用户体验并降低人力成本。
    • 全息通信：在远程通信中生成逼真的虚拟形象，增强沉浸感。
    • 虚拟会议：参与者可使用个性化的虚拟形象进行交流，增强互动性。
    • 在线教育：利用虚拟人进行在线课程教学，增加趣味性。
    • 虚拟娱乐：在游戏和虚拟现实应用中创建个性化的虚拟角色。

  • pdf-craft – 开源 PDF 转 Markdown 工具

    pdf-craft是什么

    pdf-craft 是用在将 PDF 文件转换为其他格式（如 Markdown、EPUB）的工具，专注于处理扫描书籍的 PDF 文件。pdf-craft 支持提取正文内容，过滤掉页眉、页脚、脚注等非正文元素。基于结合 DocLayout-YOLO 算法和 PaddleOCR 文本识别技术，pdf-craft 能有效处理跨页问题，生成语义通顺的文本。

    pdf-craft

    pdf-craft的主要功能

    • PDF 转 Markdown 功能：将 PDF 转换为 Markdown 格式，提取正文内容保留结构，将插图、表格和公式用截图形式嵌入，确保生成的 Markdown 文件语义连贯。
    • PDF 转 EPUB 功能：借助大型语言模型构建 EPUB 的书籍结构生成目录，整合注释和引文，纠正 OCR 错误，转换为适配电子书阅读器的 EPUB 格式。

    pdf-craft的技术原理

    • 页面布局分析：基于 DocLayout-YOLO 算法对 PDF 页面进行布局分析，识别文本块、图片、表格等元素的位置和边界。结合自定义算法进一步优化布局解析，确保提取的正文内容准确且完整。
    • 文本识别：基于 PaddleOCR 进行文本识别。PaddleOCR 是高性能的开源 OCR 工具，能准确识别扫描书籍中的文字内容。基于预训练模型对页面中的文本块进行识别和提取。
    • 跨页处理：在处理跨页文本时，基于算法判断文本块之间的逻辑关系，确保跨页文本的连贯性。
    • 阅读顺序优化：基于 layoutreader 确定文本块的阅读顺序。根据页面布局和文本块的位置，生成符合人类阅读习惯的顺序。

    pdf-craft的项目地址

    pdf-craft的应用场景

    • 学术研究：将扫描的学术论文转换为Markdown或EPUB格式，方便编辑、注释和整理。
    • 电子书制作：将扫描的书籍转换为EPUB格式，生成目录和章节结构，便于发布和阅读。
    • 文档存档：将纸质文档或PDF文件转换为Markdown或EPUB格式，便于长期存档和检索。
    • 教育资料整理：将扫描的教材或讲义转换为可编辑格式，方便教师整理和学生学习。
    • 个人学习：将扫描的书籍或资料转换为Markdown格式，方便个人笔记整理和复习。

  • Browseragent – 浏览器AI自动化工具，零代码创建和执行工作流

    Browseragent是什么

    Browseragent是基于浏览器的AI自动化工具，直接在浏览器中创建和运行AI工作流，无需API调用费用，实现零成本的无限次执行。Browseragent基于无代码可视化编辑器，用户能轻松构建复杂的工作流，支持文本处理、网页抓取、文件操作等多种任务。Browseragent提供Chrome扩展程序，方便用户直接在浏览器中访问和运行工作流，适合个人创作者、中小企业主、数据分析师等群体，降低AI使用门槛，推动AI技术的普及和应用。

    Browseragent

    Browseragent的主要功能

    • 无代码工作流构建：基于可视化编辑器，用户拖拽节点构建AI工作流，无需编写代码。
    • 本地运行与隐私保护：在浏览器内运行AI模型，数据本地处理，确保隐私和安全。
    • 浏览器扩展支持：基于Chrome扩展程序，用户直接从浏览器工具栏访问和运行工作流。
    • 社区与模板支持：提供预建工作流模板，用户根据模板进行修改。
    • 多任务支持：涵盖文本处理、网页抓取、文件操作等多种任务类型。

    Browseragent的官网地址

    Browseragent的产品定价

    • 免费版：5个工作流，每个工作流10个节点，无限次执行，基础模型，20MB可观测数据，1天数据保留。
    • 基础版：每月$20，20个工作流，每个工作流50个节点，无限次执行，高级模型，1GB可观测数据，7天数据保留。
    • 企业版：价格定制，无限工作流和节点，无限次执行，定制模型，无限可观测数据，无限数据保留。

    Browseragent的应用场景

    • 内容创作：内容创作者自动从多个网站收集灵感素材，进行AI分析和整理，生成内容大纲和初稿，提升创作效率。
    • 电商运营：电商商家创建监控竞争对手产品和价格的自动化系统，定期抓取信息分析，发现重要变化时发出提醒，降低传统API模式下的高昂成本。
    • 数据采集与分析：数据分析师从网页中抓取数据，进行清洗、整理和分析，快速生成报告，无需手动操作。
    • 社交媒体自动化：营销人员构建自动化工作流，实现社交媒体内容的自动发布、互动评论等功能，提高营销效率。
    • 企业内部流程自动化：中小企业将重复性任务（如表单填写、数据录入等）自动化，减少人工操作，提高工作效率和准确性。

  • 清华大学《使用DeepSeek赋能家庭教育》（PDF文件） – AI教程资料

    《使用DeepSeek赋能家庭教育》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心推出的，基于DeepSeek AI工具为家庭教育提供智能化的支持和辅助。DeepSeek基于强大的数据分析和处理能力，根据孩子的学习情况和需求，提供个性化的学习建议和资源。帮助家长更好地理解孩子的学习进度和困难点，制定更有效的教育计划。从基础知识的巩固到复杂问题的解决，提供相应的支持。家长能更科学地参与到孩子的学习过程中，提高学习效率，增强家庭教育的质量和深度。智能化的教育方式，让家庭教育更加灵活和高效，有助于培养孩子的批判性思维、创造力和解决问题的能力，为未来发展打下坚实的基础。

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    获取《使用DeepSeek赋能家庭教育》 PDF原文件，扫码关注回复： 20250324

    • DeepSeek工具介绍与使用指南
      • 介绍DeepSeek在不同平台的使用方式和入口。对比DeepSeek的三种模式：基础模型、深度思考模型和联网模型。

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    • 家庭教育与学习辅助
      • 如何用DeepSeek提升家庭教育效果。如何让AI成为孩子的学习“超级助手”。

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    • 学习策略与方法
      • 基础聊法原则：介绍与AI互动的基本原则。
      • 聊法互动策略：提供递进式对话策略、多元反馈策略和兴趣激发策略。
      • 场景化聊法模版：提供不同场景下的聊法模板。
      • 探究式学习词法框架：介绍如何基于角色扮演、引导思考和互动帮助孩子进行探究式学习。
      • 故事化学习词法框架：介绍如何基于故事设置、语言风格和延伸活动帮助孩子进行故事化学习。
      • 多感官技能培养词法框架：介绍如何用结构化学习、视听元素和适应性提示培养孩子的多感官技能。

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    • 学科学习支持
      • 语文、数学、英语、科学学习：介绍如何用DeepSeek辅助孩子的各科学习。
      • 学科成绩分析：介绍如何用DeepSeek分析学科成绩。
      • 定制化学习：介绍如何进行定制化学习。

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    • 情感教育与心理健康
      • 借助DeepSeek在情感教育中帮助家长，引导孩子的情绪管理与沟通技巧。

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    • 安全与伦理
      • 如何守护孩子的安全防线。讨论DeepSeek伦理问题频发时，家长如何为孩子筑牢防线。

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    • 职业规划与未来技能
      • DeepSeek如何影响职业规划。基于DeepSeek培养孩子的未来技能。

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    • AI教育工具的应用
      • 不同类型的AI教育工具及应用场景和建议。推荐、介绍如何使用创意启发型AI工具。

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    • 实操案例与应用拓展
      • 批改作文：提供DeepSeek批改作文的实操案例。
      • 克服学习障碍：介绍如何克服学习障碍。
      • 分析量化数据：介绍如何分析量化数据优化学习计划。
      • 解决复杂问题：介绍如何帮助孩子解决复杂问题。
      • 应用范式拓展：介绍如何用DeepSeek与其他工具结合拓展家庭教育应用。

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    • 如何赋能育儿全阶段
      • 婴幼儿阶段（0-3岁）：关注身体、感官、语言和情感的发展。
      • 学龄前阶段（4-6岁）：培养自我意识和社会规则认知，改善语言技能和社交技巧。
      • 小学阶段（7-12岁）：处理结伴关系和社交焦虑，支持同伴关系和心理健康。
      • 中学阶段（13-15岁）：完善自我道德与社会身份建构。
      • 高中阶段（16-18岁）：应对未来规划的不确定性和心理压力，引导道德和伦理认知。

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    • DeepSeek+：AI赋能家庭教育应用范式拓展
      • DeepSeek + Kimi/WPSAI ：生成教育课件、教学演示。
      • DeepSeek + XMind：学习笔记整理、知识点梳理。
      • DeepSeek + 剪映/可灵AI：科学实验过程记录与解说、家庭学习成果展示。
      • DeepSeek + 豆包爱学：数理辅导、学习计划制定、亲子互动问答。

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