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AI大模型技术的火爆，让AI视频赛道也变得热闹。以往让很多人觉得视频制作领域是一个很难跨越的障碍，AI大模型的兴起之后，同时也带动了AI视频技术的革新，不少厂商纷纷加入AI视频的争夺，毕竟短视频经历了多年的沉淀之后，已经成为大多数日常生活中不可或缺的一部分，本文以国产大模型之光的通义万相为例进行详细的说明。
AI视频 是指利用人工智能（AI）技术生成、编辑、增强或分析视频内容的过程和结果。通过AI技术，视频制作、处理和优化的效率得到了显著提升，同时也为创意表达和内容创作带来了更多可能性。AI视频的核心在于利用机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，自动化或智能化地完成视频相关的任务。
💡 就像选择手机一样：iPhone 简洁易用，Android 功能丰富。Trae 和 Cursor 也是如此——一个是"开箱即用的 iPhone"，一个是"高度定制的 Android"。本文将帮你找到最适合自己的 AI 编程助手！ 在当今的软件开发领域，AI 编程助手已成为提升效率、激发创意的关键工具。而 Trae IDE 作为一款为开发者量身打造的智能开发环境，其强大的模型管理功能，更是让它在众多工具中脱颖而出。无论你是想快速上手，还是希望深度定制，Trae 都能满足你的需求。 本文将作为你的终极向导，带你深入探索 Trae IDE 的模型世界，从轻松切换内置模型，到添加和管理你自己的专属模型，助你将 Trae 的能力发挥到极致。 📑 文章目录 第一部分：基础入门 🎯 1.
就当做嵌入式的一个外设来看待就行了。 什么是嵌入式AI 嵌入式 AI（Embedded AI）是指将人工智能技术与算法集成到嵌入式系统中，使设备能够在本地（无需依赖云端服务器）实现数据处理、分析和决策的技术形态。它融合了嵌入式系统的实时性、低功耗特性与AI 的智能化能力，让传统硬件设备具备 “边端智能”，适用于对响应速度、隐私保护、网络依赖性要求高的场景。 核心特点 本地化运行 无需联网即可完成数据处理和决策，避免网络延迟和断网风险（如自动驾驶汽车在隧道中实时避障）。 保护用户隐私：敏感数据（如人脸、医疗信息）无需上传云端，直接在设备端处理。 低功耗与轻量化 受限于嵌入式设备的算力和电池容量（如智能手环、智能家居设备），需对 AI 模型进行压缩优化（如模型剪枝、量化、知识蒸馏），使其适配低功耗芯片（如 ARM 处理器、NPU 神经处理单元）。 实时性与可靠性 适用于对延迟敏感的场景（如工业机器人实时抓取、智能摄像头动态追踪）
多个飞书机器人 + 独立工作空间 + 互相协作 = 专业化分工的 AI 助理团队 写在前面 如何用 OpenClaw 搭建一套多 Agent 系统，让 AI 助理各司其职、协同工作？通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以实现： * 多个独立的飞书机器人，每个人设不同 * 各自独立的工作空间，数据完全隔离 * 可以互相协作，通过 agentToAgent 通信 * 共享长期记忆，跨渠道信息同步 本文将详细介绍如何在腾讯云服务器上，用 OpenClaw 搭建一套飞书多 Agent 系统，包括完整配置流程、常见问题解决方案和实战协作案例。 目录 1. 为什么需要多 Agent 2. 前置准备 3. 5 个 Agent
前言 人工智能正在重塑医疗健康领域的每一个角落。从辅助医生解读医学影像，到为患者提供个性化的健康管理建议，再到优化医疗系统的运营效率，AI技术正以前所未有的深度和广度融入现代医学的肌体之中。 然而，技术的落地从来不是一帆风顺的。医疗AI面临着一系列独特的挑战：数据的高敏感性与隐私保护要求、模型决策的可解释性需求、临床场景中对准确率的严苛标准，以及日益复杂的法规监管环境。这些挑战要求从业者不仅掌握算法原理，更要理解医疗场景的特殊性，懂得如何在真实世界中构建可靠、安全、可落地的AI系统。 2026开学教程旨在为医疗AI领域的算法工程师、数据科学家、医工交叉研究人员提供一份从理论到实践的完整指南。我们将从医疗AI的发展脉络出发，深入解析k-近邻、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、Boosting等经典机器学习算法在医疗场景中的应用，并通过大量实战案例展示从数据处理到模型部署的全流程。 特别地，我们将医疗数据的特殊性贯穿全教程：小样本问题、类别不平衡、多模态融合、可解释性要求——这些在通用AI领域或许可以妥协的问题，在医疗领域必须直面并解决。 本书历时一年完成，感谢所有为本书贡