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微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

腾讯开源的数字人MuseTalk到底行不行？

该模型能够根据输入的音频信号，自动调整数字人物的面部图像，使其唇形与音频内容高度同步。

MuseTalk 数字人音频

ComfyUI-DDetailer脸部修复

如果是图生图就把latent输入改一下就行，如果只准备对已有的图片进行面部修复，去掉采样器直接图片进入就行（后面会有图片演示）注意：DD针对图片进行输入，也就是所有生成输出的图片都可以接入DD，

ComfyUI 脸部修复

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

一、企业数字化转型的挑战数字化转型对技术提出的三点挑战来源于行业领域所提出的三点要求：一是复杂网络环境要求保持业务连续性；二是高清媒体编解码、图形设计等要求低时延和高性能计算；三是多样化的外设与接口标准要求更高的外设兼容性

大模型用户

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我个人的观点是要想系统而又透彻地理解 Transformer，至少要遵循下面这样一个思路（步骤）：首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络

Transformer 大模型

「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭源Agent项目）

目前与AI的交互形式基本上都是你输入指令，AI模型会根据你的指令内容做出响应，这样就是导致你每次在进行提供有效的提示词才能达到你想要的效果。

大模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

释放ChatGPT的全部潜力并有效利用其能力，需要深思熟虑地将这种人工智能工具整合到你的内容营销战略中。

大模型

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

这里的方法是针对一个智能体而言，吴恩达博士还提到，由此很容易让人联想到从一个智能体到多个不同功能智能体的扩展，这就是第四种设计模式的思想。

GPT-5 智能体

Roop升级版FaceFusion换脸AI技术使用以及部署教程

使用该软件，您可以将一段视频中的人脸替换成您选择的人脸，只需要一张所需人脸的图像，无需数据集和训练。

FaceFusion 教程

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

因为一旦某个指标被用作目标，人们可能会找到实现这一目标的“捷径”，而忽视了最初使用该指标的真正意图。

ChatGPT 国产大模型

语音识别的新拐点：OLMoASR 带来的机会

教育学习：课堂实时转写，帮助听障学生；AI 指导发音，让孩子学英语更精准。

OLMoASR 语音识别

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

基础工作流五核心板块（大模型、VAE、提示词、参数采样设置和生图窗口）本人是三维软件爱好者，像OC渲染器这种节点连节点的看多了，看Comfy界面自带好感，但是直接看内容逻辑就有点卡眼睛，于是就从熟悉的

生成式AI

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

分解为多个子问题分开解决，能用模型用模型，不能用模型的用流程，甚至采用“Human in Loop”的方式，将整个工作流程白盒化，把大模型能力限制在封闭的问题内，让大模型更可控，提升整个应用的可解释性和鲁棒性，这样的思路也成为了业内共识

RAG 自由编排 Workflow

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

AI 绘画中用到的 U-Net 实际上是引入了 Transformer 思想的加强版 U-Net 模型。

Stable Diffusion DALL·E

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜儿童绘本全流程制作分享

点击中间的“脚本文件导入”，分镜标识符选择“通过“智能解析”分镜”然后点击“导入文件”选择准备好的绘本导入即可。

StableDiffusion 绘本

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