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GradeWiz是什么

GradeWiz 是 AI 教学助手工具，通过人工智能技术帮助教育工作者高效完成作业批改和反馈工作。能自动创建评分标准、批改学生作业，提供详细反馈，将教师的批改时间平均减少 60%，批改准确率可达 95%。GradeWiz 已在多所高校试点，为超过 30,000 份学生作业提供服务，学生可在第二天就收到反馈，有助于更高效地学习。

GradeWiz的主要功能

• 学生上传作业：学生提交作业后，GradeWiz 使用计算机视觉技术将作业分割成单独的问题。
• AI 批改与反馈：GradeWiz 使用 Symphony 模型完成评分标准并生成详细、个性化的反馈，重点解释学生错误的地方，同时强调他们的优点。
• 教师审核：教师审核后，可以一键发布反馈和成绩。GradeWiz 提供学生表现的深入分析，如常见错误。
• AI 评分标准生成：一键创建整个作业的详细评分标准。
• AI 重批：根据教师的指示调整评分方式。
• AI 解析：上传旧作业，快速复用。
• AI 分析：分析学生常见错误，帮助教师调整教学策略。

GradeWiz的官网地址

• 官网地址：www.gradewiz.ai

GradeWiz的应用场景

• 研究生课程：适用于需要高效批改作业和考试的教师，节省时间，为学生提供更及时、更有针对性的学习支持。
• 个性化学习支持：通过分析学生回答，识别常见误解和知识缺口，实时调整教学策略。
• 教学管理：教育机构通过 GradeWiz 的数据分析功能，发现学生在某一知识点上的普遍问题，据此调整教学计划。
• 远程学习支持：为远程学习的学生提供及时反馈，帮助他们更好地理解和掌握课程内容。
• 教学数据分析：提供学生表现的深度分析，帮助教育研究者了解教学效果和学生学习情况。

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。

Open-Sora 2.0是什么

Open-Sora 2.0 是潞晨科技推出的全新开源SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型。Open-Sora 2.0 用 20 万美元（224 张 GPU）成功训练出 11B 参数的商业级模型，相比传统高性能视频生成模型大幅降低了训练成本。模型在 VBench 和用户偏好测试中表现卓越，性能媲美甚至超越 HunyuanVideo 和 30B 参数的 Step-Video 等主流闭源模型。Open-Sora 2.0 基于 3D 自编码器、3D 全注意力机制和 MMDiT 架构，结合高效的并行训练方案和高压缩比自编码器，显著提升训练效率和推理速度。

Open-Sora 2.0的主要功能

• 高质量视频生成：生成 720p 分辨率、24 FPS 的流畅视频，支持多种场景和风格，从自然风光到复杂动态场景都能表现出色。
• 动作幅度可控：根据用户需求调整视频中人物或物体的动作幅度，实现更细腻、精准的动态表现。
• 文本到视频（T2V）生成：支持用文本描述直接生成对应的视频内容，满足创意视频制作和内容生成的需求。
• 图像到视频（I2V）生成：结合开源图像模型，基于图像生成视频，进一步提升生成效果和多样性。

Open-Sora 2.0的技术原理

• 模型架构：基于三维自编码器高效处理视频数据，捕捉时间维度上的动态信息。引入全注意力机制，提升视频生成的时空一致性。结合多模态扩散（MMDiT）架构，更精准地捕捉文本与视频内容的关联。
• 高压缩比自编码器：基于 4×32×32 的高压缩比自编码器，显著降低推理成本。
• 高效训练方法：基于多阶段、多层次的数据筛选机制，确保高质量数据输入，提升训练效率。优先在低分辨率下训练，学习关键动态特征，逐步提升分辨率，大幅降低计算开销。优先训练图生视频任务，用图像特征引导视频生成，加速模型收敛。
• 并行训练与优化：结合 ColossalAI 和系统级优化，提升计算资源利用率。关键技术优化包括序列并行、ZeroDP、细粒度 Gradient Checkpointing、自动恢复机制、高效数据加载与内存管理等，确保训练效率最大化。
• 模型初始化与蒸馏：借助开源图生视频模型 FLUX 进行初始化，降低训练成本。基于蒸馏的优化策略提升自编码器特征空间的表达能力，减少训练所需数据量和时间。

Open-Sora 2.0的性能表现

• 媲美 HunyuanVideo 和 30B Step-Video：Open-Sora 2.0 凭借仅 11B 参数规模，在 VBench 和人工偏好测试中达到与高成本开发的主流闭源大模型（如 HunyuanVideo 和 30B 参数的 Step-Video）相媲美的水平。
• 用户偏好评测：在视觉表现、文本一致性和动作表现三大关键维度中，Open-Sora 2.0 至少在两个指标上超越开源 SOTA 模型 HunyuanVideo 和商业模型 Runway Gen-3 Alpha，用更少的资源实现更优的性能表现。
• VBench 指标表现强势：根据视频生成权威榜单 VBench 的评测结果，Open-Sora 2.0 的性能表现极为出色。从Open-Sora 1.2升级到2.0版本后，与行业领先的 OpenAI Sora 闭源模型之间的性能差距从 4.52% 缩减至仅 0.69%，几乎实现完全的性能对齐。Open-Sora 2.0 的评测分数已超越腾讯的 HunyuanVideo，用更低的训练成本达成了更高的性能水平，为开源视频生成领域树立新的里程碑。

Open-Sora 2.0的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
• 技术论文：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora-Demo/blob/main/paper/Open_Sora_2

Open-Sora 2.0的生成效果

• 提示词：A tomato surfing on a piece of lettuce down a waterfall of ranch dressing, with exaggerated surfing moves and creamy wave effects to highlight the 3D animated fun.（一颗番茄在一片生菜上冲浪，顺着牧场酱汁的瀑布而下，夸张的冲浪动作和柔滑的波浪效果凸显了 3D 动画的乐趣。）

• 提示词：A drone camera circles a historic church on a rocky outcrop along the Amalfi Coast, highlighting its stunning architecture, tiered patios, and the dramatic coastal views with waves crashing below and people enjoying the scene in the warm afternoon light.（一架无人机摄像机围绕着阿马尔菲海岸岩石露头上的一座历史悠久的教堂飞行，突显了其令人惊叹的建筑、分层的庭院和壮观的海岸景色，海浪拍打在教堂下方，人们在温暖的午后阳光下欣赏着这美丽的景色。）

• 提示词：A scene from disaster movie.（灾难片中的场景。）

• 提示词：Chinese ancient style, realism. A young woman, dressed in an embroidered red qipao, walks along the ancient streets of a bustling Chinese town. The red lanterns hanging above her sway gently in the evening breeze, and her calm, confident stride contrasts with the lively atmosphere of merchants and performers around her.（中国古风写实。一位身着绣花红旗袍的年轻女子走在繁华的中国小镇的古老街道上。头顶上悬挂的红灯笼在晚风中轻轻摇曳，她从容自信的步伐与周围商贩和艺人的热闹氛围形成鲜明对比。）

如何使用Open-Sora 2.0

• 从源代码安装：
  • 创建虚拟环境（推荐使用 Conda）：

conda create -n opensora python=3.9
conda activate opensora

git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
cd Open-Sora

pip install -r requirements/requirements-cu121.txt

• • • 安装项目：

pip install -v .  # 或使用开发模式：pip install -v -e .

pip install git+https://github.com/hpcaitech/TensorNVMe.git
pip install git+https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git
pip install packaging ninja
pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" git+https://github.com/NVIDIA/apex.git

docker build -t opensora .

docker run -ti --gpus all -v .:/workspace/Open-Sora opensora

Open-Sora 2.0的应用场景

• 频制作：快速生成广告、动画等创意视频，降低制作成本。
• 影视后期：辅助生成特效镜头和虚拟场景，提升制作效率。
• 教育领域：生成教育视频，增强教学的趣味性和效果。
• 游戏开发：用在生成游戏动画和虚拟场景，丰富游戏内容。
• VR/AR 应用：构建沉浸式虚拟场景，提升用户体验。

飞算JavaAI是什么

飞算JavaAI是飞算科技推出的智能Java开发助手。通过自然语言输入，实现从需求分析到代码生成的全流程智能化开发。核心功能包括需求分析、软件设计、代码生成和代码优化。开发者只需输入需求描述，飞算JavaAI可精准理解并生成完整的工程代码框架，支持多种项目构建方式，能自动优化代码，提高编译成功率。

飞算JavaAI的主要功能

• 需求分析：开发者可以通过自然语言或语音输入需求描述，飞算JavaAI能精准理解业务需求，转化为编程逻辑。通过对话形式引导开发者完善需求细节，确保需求的完整性和准确性。
• 自动生成设计方案：根据需求描述，飞算JavaAI能自动生成多种软件设计方案供开发者选择，包括接口设计、数据库表结构设计以及复杂业务逻辑的拆解。
• 多种设计选项：提供多种设计思路和架构方案，帮助开发者快速确定最佳设计路径。
• 代码生成：能一键生成包含配置类文件、Java源码和测试资源的完整工程框架，支持Maven、Gradle等多种项目构建方式。
• 全栈代码生成：支持生成Controller、Service、Dao、Mapper、VO等全栈代码，覆盖从后端到前端的开发需求。
• 自动优化代码：对生成的代码进行语法修正、规范调整和逻辑排错，显著提高代码质量。提供智能提示和改进建议，帮助开发者进一步优化代码。
• 开发辅助：支持与主流IDE（如IntelliJ IDEA、Eclipse等）无缝集成，方便开发者直接在熟悉的环境中使用。
• 实时交互与反馈：在开发过程中，飞算JavaAI能实时提供交互反馈，帮助开发者快速定位和解决问题。

如何使用飞算JavaAI

• 安装插件：访问飞算JavaAI的官方网站，下载JavaAI-plugin的zip离线安装包。打开IntelliJ IDEA，点击“File > Settings”（Windows）或“IntelliJ IDEA > Preferences”（Mac），选择“Plugins”，点击右上角的设置按钮，选择“Install Plugin from Disk…”，找到下载好的zip文件并点击“OK”确认安装。
• 重启IDE：安装完成后，重启IntelliJ IDEA。
• 注册登录：首次使用时，打开IntelliJ IDEA，插件会弹出注册界面，输入邮箱和密码创建账号，或用已有账号登录。
• 使用核心功能
  • 需求分析：打开飞算JavaAI插件对话框，通过自然语言输入需求，如“设计一个面试题库系统，功能包括题目列表、答案查询、题目管理”。AI会将需求细化，你可以对需求进行删减、新增、撤回操作。
  • 设计接口：需求理解完成后，点击“下一步”，飞算JavaAI会根据需求生成接口（Controller），你可以根据需要进行调整或优化。
  • 表结构设计：接口设计完成后，点击“下一步”，选择“自动表结构设计”或“使用现有数据表”。点击“确认”按钮后，可以修改表名、删减或新增数据表，还可以设计表结构。
  • 处理逻辑：表结构设计完成后，点击“下一步”，飞算JavaAI会针对需求生成接口的详细逻辑流程内容，你可以修改局部逻辑，AI会结合上下文进行智能调优。
  • 生成代码：处理逻辑完成后，点击“下一步”，选择“新建一个项目”或“合并代码到其中一个项目”。点击“创建项目”按钮后，配置Spring Boot版本、构建工具、ORM框架等信息，点击“确定”按钮，飞算JavaAI会生成包含完整代码的企业级工程。

飞算JavaAI的应用场景

• 新项目开发：快速搭建Java企业级项目，节省时间和精力。
• 老项目新模块开发：快速生成新模块的代码，提高开发效率。
• 原型开发：基于产品设计快速做一个Demo，验证想法。
• 高并发场景优化：飞算JavaAI能生成优化后的代码框架，帮助开发者快速实现高性能的系统设计。
• 频繁需求变更：在需求频繁变更的项目中，飞算JavaAI能快速适应需求变化，通过自然语言输入重新生成或调整代码框架，减少因需求变更导致的开发成本。

谜境是什么

谜境是国内首款AI创作Agent的互动剧本平台，专注于互动小说和剧本创作。平台搭载DeepSeek R1的推理思考能力，实现从剧本大纲、人物设定、角色关系图、分镜脚本到场景图的自动生成，支持自动配音、配乐和多样化互动设计。用户只需输入简单的关键词或灵感碎片，系统快速生成完整的互动故事框架，支持随时修改内容。谜境简化了传统互动小说创作的复杂流程，将创作时间从数月缩短至几分钟，极大地降低创作门槛，让创作者轻松实现灵感落地，打造出沉浸式的互动体验作品。

谜境的主要功能

• 快速生成剧本大纲：用户输入一句话或关键词，系统迅速生成剧本的初步大纲，提供故事的基本框架和情节发展方向。
• 自动生成人物设定和角色关系图：根据故事内容，自动创建角色的性格、背景设定，绘制角色关系图，帮助创作者梳理人物之间的复杂关系。
• 自动生成分镜和场景图：基于剧本内容，生成对应的分镜头脚本和场景图，为故事提供视觉化支持。
• 自动配音和配乐：为创作内容提供自动配音和配乐功能，增强故事的氛围和沉浸感。
• 多样化互动设计：支持多种互动玩法，如选择分支、数值系统、推理解谜、点击互动等。
• 支持一键修改内容：创作者随时对生成的剧本、角色、场景等进行修改和调整，灵活满足创作需求。

如何使用谜境

• 注册和登录：访问谜境的官方网站，根据系统类型完成下载和安装，按照提示进行注册登录。
• 谜境Agent：进入谜境Agent进行剧本创作。
• 输入剧本概述：用户提供一句话的剧本概述，工具基于描述生成后续内容。
• 生成剧本大纲：输入概述后，系统快速生成剧本大纲，包括人物设定和剧情大纲。用户选择生成的剧本样式，进一步优化大纲内容。
• 自动生成视觉化内容：剧本大纲完成后，点击同步按钮，工具自动生成角色图、场景图，自动匹配剧本风格。
• 生成分镜和互动内容：在生成分镜的过程中，工具自动设置互动内容，例如点击互动、选项互动或数值互动。
• 互动玩法设计：用户点击修改交互逻辑，支持多种玩法模式（如选项、点击、数值等）。工具支持边玩边制作，创作者在体验成品的同时调整细节。
• 完成互动小说：最终生成的互动小说包含背景图、音乐等多模态内容。用户根据需要随时一键修改内容，直到满意为止。
• 体验与分享：完成后的互动小说直接体验，或分享给他人。

谜境的应用场景

• 互动小说创作：快速生成剧本、人物和互动设计，帮助创作者轻松完成互动小说创作。
• 游戏开发：提供剧本、角色和场景设计，助力游戏开发者搭建互动剧情游戏框架。
• 剧本杀创作与体验：生成剧本杀剧本和角色背景，支持玩家在线体验互动剧情。
• 教育与培训：用互动故事设计教学场景，增强学生的学习兴趣和参与度。
• 社交娱乐：支持双人或多人在线合作创作或体验故事，适合朋友互动和情侣娱乐。

AI-Researcher是什么

AI-Researcher 是香港大学数据科学实验室推出的开源自动化科学研究工具，基于大型语言模型（LLM）代理实现从研究想法到论文发表的全流程自动化。AI-Researcher 支持用户在两种模式下操作：一是提供详细的研究想法描述，系统据此生成实现策略；二是提供参考文献，系统自主生成创新想法实施。平台集成文献综述、想法生成、算法设计与验证、结果分析和论文撰写等核心功能，支持多领域研究，基于开源的基准测试套件评估研究质量。

AI-Researcher的主要功能

• 文献综述：系统自动收集和分析特定领域的现有研究文献，基于检索学术数据库（如 arXiv、IEEE Xplore 等）和代码平台（如 GitHub、Hugging Face）获取高质量的研究资源。
• 算法验证与优化：自动进行实验设计、执行和结果分析，评估算法的性能，根据反馈进行优化，确保算法的有效性和可靠性。
• 论文撰写：自动生成完整的学术论文，包括研究背景、方法、实验结果和讨论等内容。
• 多领域支持与基准测试：支持计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等多个领域的研究，提供标准化的基准测试框架，用在评估研究质量和创新性。

AI-Researcher的技术原理

• 多模态数据集成与处理：系统基于自动化工具从学术数据库和代码平台收集文献、代码和数据集，用自然语言处理（NLP）技术对文本内容进行解析和分析，提取关键信息。
• 基于LLM的智能代理：基于大型语言模型（LLM）作为核心驱动，用预训练模型（如 OpenAI 的 GPT 或 DeepSeek 的模型）生成高质量的文本内容，包括研究想法、算法设计和论文撰写。
• 自动化实验与验证：系统基于容器化技术（如 Docker）和自动化脚本，实现算法的快速部署和实验执行。系统自动设计实验流程、收集结果，基于机器学习技术对结果进行分析和优化。
• 多级任务处理与模块化设计：支持两种任务级别：用户提供详细想法（Level 1）和仅提供参考文献（Level 2）。系统根据任务级别调用不同的模块，实现从想法生成到论文撰写的全流程自动化。

AI-Researcher的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/AI-Researcher

AI-Researcher的应用场景

• 学术研究：加速研究流程，从想法到论文自动化完成，提升科研效率。
• 跨学科研究：整合多领域知识，提供创新思路，促进跨学科合作。
• 新手入门：为科研新手提供低门槛的工具，快速生成研究想法和实验设计。
• 企业创新：助力企业快速探索新技术，加速产品研发和优化。
• 教育应用：作为教学工具，帮助学生理解科研全流程，提供高质量案例。