github.com
获得徽章 9
- AI Compass前沿速览：Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型
AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。
github地址：AI-Compass
：
github.com
gitee地址：AI-Compass：gitee.com
如果本项目对您有所帮助，请为我们点亮一颗星！ 展开评论点赞 - 想成为AI绘画高手？打造独一无二的视觉IP！Seedream 4.0 使用指南详解，创意无界，效率翻倍！
即梦4.0是即梦同源的图像生成能力，该能力在统一框架内集成了文生图、图像编辑及多图组合生成的功能：支持单次输入最多 10 张图像及进行复合编辑，并能通过对提示词的深度推理，智能适配最优的图像比例尺寸与生成数量，可一次性输出最多 15 张内容关联的图像。此外，模型显著提升了中文生成的准确率与内容多样性，且支持 4K 超高清输出，为专业图像创作提供了从生成到编辑的一站式解决方案。
作者：汀丶人工智能
链接：juejin.cn
来源：稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。juejin.cn 展开评论点赞 - #挑战每日一条沸点# AI Compass前沿速览：Nano Banana玩法教学、AgentScope、Hunyuan-MT-7B、HunyuanWorld-Voyager
Nano Banana 玩法教程大全
Nano Banana（又名Gemini 2.5 Flash Image）：谷歌最新、最快速且最高效的模型。其原生多模态架构可同步处理文本和图像，解锁对话式编辑、多图像组合与逻辑推理等强大功能
文本生成图像：根据简单或复杂的文字描述生成高质量图像。
图像+文本编辑：上传图像并结合文本指令添加、移除或修改元素、改变风格或调整色彩。
多图融合与风格迁移：通过多张输入图像组合新场景或将某种风格迁移至其他图像。
迭代优化：通过多轮对话逐步调整图像细节，直至完美呈现。
文字渲染：生成包含清晰精准文字的图像，特别适用于标志、图表和海报设计。展开赞过
评论1 - 文生绘动 Agent：从词语到动态影像，言出即成，你的AI动画创作伙伴
一款由大型语言模型（LLM）驱动的动画引擎 agent 。用户输入抽象概念或词语，雾象会将其转化为高水平的生动动画。
将雾象部署在本地后，您只需输入词语，点击生成，便可得到动画。设计了易用的语言用户界面（Language User Interface），用户也可以进一步轻松编辑或改进生成动画，做到言出法随。
雾象，意为 “在模糊智能中的具象”。雾象是 WaytoAGI 开源计划项目成员。 WaytoAGI， 让更多人因 AI 而强大展开评论点赞 - AI-Compass前沿速览：ChatGPT Agent、Kimi2、Mistral语音模型、Grok AI情感陪伴、百度Tizzy、有言数字人
- **Grok新功能**：今日凌晨，Grok APP推出“智能伴侣”新功能，基于Grok 4大模型实现自然交互。付费访问SuperGrok的用户可试用新“数字伴侣”头像，操作需进设置启用。目前有动漫Ani、卡通小熊猫Rudy可用，“Chad”待上线，Ani有“NSFW”模式。部分用户认可，也有人觉得角色设计不佳。实测功能尚不完善。
- **AI情感陪伴赛道**：此前有Character.AI、“酒馆”等玩法，ChatGPT语音及DAN模式让玩法破圈，国产豆包因用户“整活”收获流量。该赛道切中社会“孤独”与“完美关系”需求。
- **Grok游戏领域**：Grok 4在游戏开发上表现惊艳，开发者用提示词就能生成可玩游戏，还能自主整合资源，或开启“文本生成游戏”新时代。展开评论点赞 - 今天挖到一个超宝藏的AI学习+实践资源库！从入门到实战全搞定，直接封神的那种！✨
最近在搞AI学习总遇到这些头疼事：
想系统学基础但资料零散 想做项目却找不到实用框架 想了解前沿应用又怕跟丢趋势
直到刷到这个「AI-Compass」，直接解决了我所有痛点！！
它是一个专门搭建AI技术生态的开源项目，**六大核心模块**把学习路径安排得明明白白
🧠【基础知识模块】：从Prompt工程到多模态模型，理论基础全覆盖！新手也能快速建立认知框架~
⚙️【技术框架模块】：训练/推理/评估框架全包含，开发者直接抄作业的程度！
🚀【应用实践模块】：RAG、Agent这些前沿架构都有实战指南，项目党狂喜！
🛠️【产品与工具模块】：AI产品设计+竞赛资源，产品经理的灵感库这不就来了？
🏢【企业开源模块】：华为/腾讯/阿里等大厂资源都在这，企业转型直接参考！
🌐【社区与平台模块】：学习平台+技术文章+论坛，生态资源一站式配齐~
最戳我的是它**覆盖全人群**！
小白：系统化学习路径，快速入门不迷茫 开发者：工程实践指南，提升项目能力 产品经理：产品化案例，掌握AI落地逻辑 企业：技术选型方案，加速转型 求职者：面试资源+项目经验，竞争力拉满！
现在GitHub和Gitee都能找到它，如果觉得有用一定要给它点颗支持！这种良心开源项目真的需要被更多人看到～
🔗传送门：
GitHub：[github.com](github.com)
Gitee：[gitee.com](gitee.com)
AI人快冲！收藏这一个库，学习效率直接翻倍！
展开评论点赞 - # AI-Compass宝藏资源库：构建最全面的AI学习与实践生态，服务AI全群体
**AI-Compass** 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。
* github地址：[AI-Compass：github.com](github.com)
* gitee地址：[AI-Compass：gitee.com](gitee.com)
<div align="center">
<p> 如果本项目对您有所帮助，请为我们点亮一颗星！</p>
</div>
### 📋 核心模块架构：
- **🧠 基础知识模块**：涵盖AI导航工具、Prompt工程、LLM测评、语言模型、多模态模型等核心理论基础
- **⚙️ 技术框架模块**：包含Embedding模型、训练框架、推理部署、评估框架、RLHF等技术栈
- **🚀 应用实践模块**：聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿应用架构
- **🛠️ 产品与工具模块**：整合AI应用、AI产品、竞赛资源等实战内容
- **🏢 企业开源模块**：汇集华为、腾讯、阿里、百度飞桨、Datawhale等企业级开源资源
- **🌐 社区与平台模块**：提供学习平台、技术文章、社区论坛等生态资源
### 📚 适用人群：
- **AI初学者**：提供系统化的学习路径和基础知识体系，快速建立AI技术认知框架
- **技术开发者**：深度技术资源和工程实践指南，提升AI项目开发和部署能力
- **产品经理**：AI产品设计方法论和市场案例分析，掌握AI产品化策略
- **研究人员**：前沿技术趋势和学术资源，拓展AI应用研究边界
- **企业团队**：完整的AI技术选型和落地方案，加速企业AI转型进程
- **求职者**：全面的面试准备资源和项目实战经验，提升AI领域竞争力展开赞过 评论1 - #每天一个知识点#
NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比
随着生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，简写为 AIGC）时代的到来，使用大规模预训练语言模型（LLM）来进行 text2sql 任务的 sql 生成也越来越常见。基于 LLM 的 text2SQL 方法通常分为两种：
基于 prompt 的 In context Learning（ICL）方法；
基于 text2sql 任务构建数据集并且微调开源的 LLM 以适配 text2sql 任务
基于 prompt 的方法相对来说成本较低，方法和效果都有相对成熟的结果；微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大，计算成本过高，没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目，这是一个基于 LLM 微调的 text2SQL 的训练推理框架和 benchmark，主要侧重于大规模微调 LLM 的方式。
文字链接：juejin.cn 展开评论点赞 - #每天一个知识点#
FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]：轻松实现RAG-智能问答系统（含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入）
FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。它提供了一个简单易用的可视化界面，支持自动数据预处理和基于Flow模块的工作流编排。FastGPT支持创建RAG系统，提供自动化工作流程等功能，使得构建和使用RAG系统变得简单，无需编写复杂代码。
简单易用的可视化界面 ：FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。
工作流编排 ：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。
参考链接：juejin.cn 展开评论点赞 - #金石计划征文活动#
深度解读RAG技术发展历程：从基础Naive RAG 到高级Advanced，再到模块化Modular RAG的全面升级
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
Advanced RAG提高检索质量，采用了检索前和检索后策略（pre-retrieval and post-retrieval strategies）。为了解决索引问题，Advanced RAG 通过使用滑动窗口方法、细粒度分段和元数据的合并来改进其索引技术。
Modular RAG 引入多个特定功能模块和替换现有模块， 总体上展示了更大的灵活性。其过程并不局限于顺序检索和生成，包了括迭代和自适应检索等方法。juejin.cn 展开等人赞过 评论5
