【AI驱动】 Wan2.1 是由阿里巴巴云开发的一款开源AI模型，专为高效、高质量的视频生成而设计。它在多个方面表现出色，包括文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）、视频编辑和文本到图像（T2I）等功能，并且能够生成中英文双语字幕，使其在多语言应用场景中具有独特优势。Wan2.1 基于扩散变换器范式构建，通过流匹配框架增强，其核心创新包括 Wan-VAE 和 Video Diffusion DiT，能够高效处理1080P视频并保持时间连贯性。在 VBench 基准测试中，Wan2.1 的总体得分为86.22%，超越了竞争对手 Sora 的84.28%。它在 ID 一致性、单对象准确性和空间位置准确性方面表现出色，尽管在运动平滑性和大运动生成方面略逊一筹，但差距非常小。Wan2.1 的开源特性使其对开发者极为友好，开发者可以轻松获取其代码并进行定制和集成。其应用场景广泛，涵盖内容创作、教育、影视、广告、游戏等多个领域，能够为不同行业提供强大的支持。

【日积月累】 当 DeepSeek 发布其推理模型 DeepSeek-R1 时，AI 社区为之震动。这个模型不仅在性能上媲美 OpenAI o1，更重要的是提供了详细的技术报告，揭示了训练方法的关键步骤。然而，DeepSeek 虽然开源了模型权重，却没有公开训练数据和代码。这种状况促使 HuggingFace 团队启动了 Open-R1 项目，致力于系统性地重构 DeepSeek-R1 的训练流

【日积月累】 基本RAG的检索是静态的，会检索到固定数字（k）个相关文档，而如果查询需要更多的上下文（例如摘要）或更少的上下文，该怎么办？     可以通过在以下两个阶段来实现动态检索： 预检索：检索器初步选择...

【日积月累】 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过...

【日积月累】 本文将会分四个章节来讲述。 首先我们来看一下数据库和DevOps的关系，或者说它们是如何建立联系的？ 数据库怎样融入DevOps基因？ 可以从如下这几方面切入： 标准化 自动化 监控...

【日积月累】 真响应式架构 响应式(React)架构并没有什么定义，只是我觉得这么描述 MvRx 比较准确。这里所说的响应式架构是指，数据响应式以及界面响应式。数据响应式大体指数据以流的形式呈现（RxJava 那套东西），界面响应式大体指数据驱动界...

【日积月累】 Moss前沿工具 【OpenAI】获取OpenAI API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！！ 【VScode】VSCode中的智能AI-GPT编程利器，全面揭秘ChatMoss & ChatGPT中...

【日积月累】 一、简介 LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。 在深入学习LangGrap...

【日积月累】 Agentic RAG技术是一种新兴的智能体驱动解决方案，能够应对复杂的多文档问答挑战。这项技术通过智能化手段，不仅提升了我们处理文本数据的效率，还极大地增强了问答系统的准确性和深度。本文带大家来了解这项技术，阐述其如何提升信息检索和分析的...

【日积月累】 如果你在过去几个月里一直关注人工智能的爆炸式炒作，你可能已经听说过 LangChain。由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交...

【日积月累】 AlexNet和LeNet详细介绍和实现 说到深度学习，大概很多人都会想到那些能够“看图识物”的神经网络，比如帮手机识别照片里的猫咪，或者让汽车知道眼前是红灯还是绿灯。今天，我想跟大家聊聊两位“大功臣”——LeNet和AlexNet。...

【日积月累】 1、项目初始化 1.1 目录结构 ├── api | ├── v1 # v1版本接口服务 | ├── system # 系统级服务 | └── enter.go # 统一入口 ├── config #...

【日积月累】 介绍 我们在日常开发中，常常会对JSON进行序列化和反序列化。Golang提供了encoding/json包对JSON进行Marshal/Unmarshal操作。但是在大规模数据场景下，该包的性能和开销确实会有点不够看。在生产环境下，...

【日积月累】 本文介绍了使用 ModernBert 和原版 BERT 进行文本分类的实战案例，任务是基于真假新闻数据集进行分类。作者详细阐述了从数据处理到模型训练和验证的完整流程。首先，通过 `AutoTokenizer` 和自定义的 `collate_fn` 函数处理文本数据，实现动态填充和批量处理。接着，定义了四种池化方法（平均池化、最大池化、最小池化和注意力池化），用于将序列特征压缩为固定大小的向量。模型部分，作者自定义了 `FakeNewsModel`，结合预训练的 ModernBert 和 BERT，支持四种池化方式，并通过全连接层输出分类结果。训练过程包括数据加载、模型初始化、优化器和学习率调度器配置，以及使用交叉熵损失进行训练和验证。最终，通过验证集和测试集评估模型性能，ModernBert 在长文本输入和优化后的架构上表现优于原版 BERT。

【日积月累】 一个基于 Vue3.4、Element-Plus、Vite 和 Pinia 搭建的轻量级后台管理模板，旨在提供简洁易用的开发体验。项目包含基本的刷新、全屏和暗黑模式功能，采用 Mock.js 模拟数据，支持简单的权限划分。技术栈还包括 ECharts、VueUse、Animate.css 和 WangEditor 等，适用于快速开发和学习。项目配置了 ESLint、Prettier 和 Stylelint 以规范代码风格，并通过 UnoCSS 实现原子化 CSS 开发。此外，项目还集成了 SVG 图标、WangEditor 编辑器等功能模块，并提供了详细的运行、打包和语法检查指南。整体而言，该项目是一个适合初学者和小型项目的后台管理系统模板，易于扩展和维护。