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概述区AI一体机云原生平台运营以用户使用服务和管理资源为核心,提供权限管理、消息通知等能力,帮助您全面而快速地掌握当前云服务的运营情况,并支持您对资源进行统一管理。功能说明访问控制通过访问控制管理用户身份和资源访问权限,为您提供多用户分级管理、精细化权限管理、多样化安全认证和多种访问方式能力。消息中心消息中心为您提供产品与服务相关的各类通知,方便您快捷、及时地接收消息,从而避免信息遗漏造成不必要的
这对影视IP,是一次前所未有的商业重构,对AI视频创作赛道,也是一次强有力的推进。如果你是B站UP主或抖音二创博主,以前每次做无厘头搞笑视频都提心吊胆,现在官方直接给了“通行证”,模板化玩法大大降低了创作门槛。毕竟,IP正版化+顶配模型,才是未来二创的确定性方向。:如果你希望结合Seedance视频生成能力、又需要GPT或Claude的文本推理能力做前期分镜生成,目前官方只有单一模型入口,很难一键
真正的深度落地,必须沉淀垂直行业的专属知识库,将 AI 的能力边界与业务流程严丝合缝地对应,并推动组织架构同步变革,才能让 AI 彻底“长”进业务线里。面对万亿级 Token 的调用洪峰,AMD 凭借高性价比的基础设施,大幅压降了隐藏的算力开销。从高昂的实景搭建到瞬间的算力生成,鹏景与我们的携手证明:AI 并非冰冷的产能机器,而是剥离机械重复、让广告生产回归“策略与美学”的新伙伴。在这场变革中,火
本文披露了火山引擎与阿里云签署的25份绝密合作协议目录及部分合同细节,涵盖AI私密对话灾备、短视频原始素材托管、直播转码分发、广告数据分析、TikTok数据合规等核心业务。合同显示双方在数据存储、算力租赁、灾备服务等领域深度合作,但对外统一宣称自研。协议包含远低于市价的内部定价(如AI对话存储0.012元/GB/月)、专属对接人线下结算机制,以及高达12亿元的泄密违约金条款。重点合同如"私语双存协
目前,相关玩法已先行在火山方舟体验中心、火山引擎 Kickart、LibTV、筷子科技丽帧引擎、万兴剧厂、万兴喵影、Pixmax、纳米P视频、快剪辑、360AI智剪、美片等平台上线,用户进入平台、选择模板、上传素材即可完成创作,亲手重现这些经典桥段。AI 视频内容的版权商业化仍处在起步阶段,机会广阔。面对这一现状,火山引擎致力于为版权 IP 搭建一套规范、合规的 AI 商业化机制,让优质 IP 在
字节跳动对外宣称已实现全业务迁至自研火山引擎,并彻底摆脱第三方云服务依赖,但实际仍有多项核心业务暗中挂靠阿里云。其用户隐私数据存储、边缘CDN节点、大模型训练算力、海外合规中转、安全防护体系、灾备备份及日志服务等关键业务,均依托阿里云底层资源运行。字节通过域名伪装、财务拆分、技术文档篡改等手段掩盖真相,主要担忧曝光后将导致自研形象崩塌、资本市场信任危机及用户数据安全质疑。这一隐秘挂靠关系是其严防死
因为我在使用这几个生成不同朝代名人语录及背后故事的批量生成数据,使用云函数定时任务调用生成保存到云集合数据库这个问题不解决,我真的时不时关注下云函数调用模型失败了,又扣费缴费的路上,虽然钱不多但是咱们秉承用免费的不能走向付费道路,比较免费token够用的情况下没必要,还有就是我的需求对token的需求量很大,所以前期都是单模型的使用,每次限额也不会超出,最近在开通新模型在切换使用出现这种问题了…
本文介绍了火山引擎「即梦AI-视频生成3.0Pro」的Java调用方法,支持文生视频和图生视频两种模式。主要内容包括: 申请流程:需登录火山引擎账号申请即梦AI能力 接口文档:提供了官方文档地址 Java调用Demo:详细展示了签名认证、请求构建、任务提交与结果轮询的完整代码 两种模式参数说明: 文生视频:仅需文本描述(prompt) 图生视频:需首帧图片+文本描述 异步处理流程:提交任务→轮询结
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型之向量模型
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型之视觉模型
OpenClaw 是一个功能强大的 AI Agent 框架,支持本地模型(Ollama)和云端 API(火山引擎、DeepSeek 等)。本文将手把手教你从零开始在 Windows 上使用 Docker 部署 OpenClaw,并配置本地模型和火山引擎豆包 API。Windows 10/11(已安装 Docker Desktop,启用 WSL 2)至少 8GB 内存(推荐 16GB+)NVIDIA
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型之语音模型
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型之语言模型
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型介绍
本文介绍了火山引擎「即梦AI」文生图4.0功能的调用流程,主要包含以下内容: 准备工作:需完成火山引擎账号注册、实名认证并获取API密钥(AK/SK)。 开发步骤: 引入Java SDK依赖,配置AK/SK及服务端点。 通过cvSync2AsyncSubmitTask提交文生图任务(需指定prompt、图片尺寸等参数)。 使用cvSync2AsyncGetResult轮询任务状态(建议间隔3秒),
字节跳动・火山引擎・火山方舟:模型开通与接入教程
设置参数apiKey调用Request方法,传入对话内容注册事件,接收回复内容"模型""深度思考""模型回答最大长度(单位token)""思考消耗"
百万 AI 会话把传统队列干到崩溃?实时对话被离线任务插队?别急!全新 RocketMQ For AI 重构通信架构,轻松拿捏海量会话与算力调度,AI 落地再也不卡壳。
一部95分钟AI电影杀进戛纳后,影视行业开始不淡定了
此外,中国AI创作平台触手AI,联合Seedance2.0 出品的《摸金之天机入梦》《饿塔》两部AI短剧,从全球120个国家、千余件作品中突围,入选戛纳Fantastic Pavilion单元竖屏剧展演名单。Guillaume Lacroix表示,传统动画制作周期长达4至5年、投入成本高昂,而采用“真人表演+AI生成”模式,无需专业动捕棚与绿幕设备,仅日常拍摄即可完成动画创作,这是AI赋能影视创作
摘要:ComakePiD2开发板通过对接火山引擎RTC服务,实现了嵌入式设备与大语言模型的云端协同。该系统采用端侧采集+云端计算的架构,支持实时音视频交互和情感化AI对话("问问"机器人)。技术方案包含视频流H264编码、音频Opus编码处理,并通过火山引擎提供ASR、TTS和大模型服务。
AI 持仓哨兵」并不是一个全新的 Agent——它是基于 ArkClaw 现有的「A 股分析师」Agent,通过8 轮对话训练调教出来的专属持仓监控模式。「A 股分析师」本身已经具备行情查询、资讯分析、板块联动等能力,并内置 claw-stock / eastmoney-mx / china-stock-analysis / xiaodi-financial-analysis-team 等 Ski
在舱驾融合层面,杨立伟认为,现阶段强行在模型层融合,“ROI是非常不好的”,核心原因在于推理频次的巨大差异——智驾模型需要10赫兹到48赫兹的处理速度(特斯拉为48赫兹),而座舱模型1~2赫兹就已足够,“不同频次代表对算力和内存的需求成倍增长,没必要把两个东西做到一起。相比较来说,这些科技巨头们所做的不仅是技术能力输出,更重要的还是其背后的生态能力整合,比如火山引擎背后字节系的抖音、懂车帝、今日头
在竞争激烈的市场环境中,GEO生成式引擎优化已经成为企业获取流量和提升竞争力的重要手段。2026年,随着AI技术的不断发展和应用,GEO生成式引擎优化的市场前景将更加广阔。而临沂好味来文化传媒有限公司凭借其专业的团队、个性化的方案和丰富的成功案例,无疑是企业选择GEO生成式引擎优化服务的理想之选。相信在未来的发展中,该公司将继续为广大客户提供优质的服务,帮助企业在AI搜索流量的竞争中脱颖而出,实现
今年2月,豆包大模型2.0系列全面升级了多模态能力,在各类视觉理解任务上均达到业界顶尖水平,其带来的多模态感知能力,能直接看懂、甚至操作复杂的办公软件,从而解决更多真实世界问题。具体来说,公有云上模型即服务的应用群体主要集中在包括游戏、娱乐、教育在内的泛互联网行业、智能办公赛道、包括智能汽车、手机、智能眼镜在内的智能硬件赛道以及大消费赛道。,覆盖了从汽车云、智能座舱、企业应用、汽车出海、具身智能等
星穹方舟推出搭载火山引擎Arkclaw的轻量化AI可穿戴设备,覆盖眼镜、吊坠品类,适配职场与家庭场景。端侧模型可无感采集处理信息,支持会议纪要、客户画像及语音情感分析,效能大幅提升,未来还将布局家庭数字记忆系统,打造进化型AI伙伴。
AI大模型这个核心风口赛道,有天然的专业优势,完全不用追和专业无关的风口。对你来说,最优路径是:1.先深度体验「端侧AI、Agentic AI、具身智能」这三个和你专业高度绑定的风口,成为重度原生用户;2.从你的科研和日常使用中,找到真痛点、真缺点,用你的LLM专业能力解决这些痛点;3.先从开源项目、学术创新、小工具开发切入,成为浪潮的参与者,逐步放大,最终把专业能力变成风口里的核心竞争力,真正实
文章摘要: 该技能属于纯提示词驱动型技能,主要基于MD和JSON文件提供行为规则和流程规范,不包含可执行工具。核心特征包括:1)完全依赖文本指令约束模型行为;2)所有操作需借助宿主环境的基础能力实现;3)没有自定义函数或API等专属工具定义。与带Tools技能的本质区别在于:提示词技能仅能通过文本规则引导模型,无法实际调用外部系统或执行代码操作。判断技能类型的关键是检查是否存在可执行代码或函数定义
本文介绍了基于Next.js和Prisma搭建的Seedance 2.0 AIGC视频生成控制台项目。该项目整合了火山引擎和阿里云的视频生成模型,提供统一的任务管理、团队配置、对象存储和费用统计功能。技术栈采用Next.js+React+TypeScript+Prisma,支持SQLite(开发)和MySQL/PostgreSQL(生产)。项目特色包括团队维度的API配置、预算管理、对象存储接入,
火山引擎云手机应用助手(MobileUseAgent)利用AI技术实现自动化测试革新,支持自然语言驱动和多模态识别,具备智能自适应与零代码测试能力。可降低80%脚本维护时间,减少40%-60%测试成本,支持跨机型7×24小时测试,节省75%人力成本并加速产品迭代。
从重塑人车交互的座舱助手,到加速智能驾驶模型训练的数据闭环,从提升生产流通效率的企业数字化底座,到连接海量用户的精准营销体系,火山引擎致力于让前沿AI技术真正落地为车企的核心生产力,推动智能汽车迈向“原生智能”新时代。通过AI与车的深度融合,火山引擎将与车企共同打造鲜活、聪明、普适的智能座舱用户体验,让车更像人,交流自由有情感、办事高智商能成长、操作像人的本能一样简单。则是完整的产品级交付,以统一
架构分层意味着:后续无论是 Agent 数量增长,还是知识库从百万向量扩展到十亿向量,只需要对相应一层扩容或调优,而无需调整整套系统,迭代演进无技术负债,成本更低。传统模式下,仅“获取一个可用的向量数据库实例”这一步,就可能耗费数分钟甚至更久,这极大地拖慢了从想法到原型验证的进程。在生成式 AI 应用,特别是多智能体(Multi-Agent)系统开发的浪潮中,开发者常常面临一个两难困境:一方面,强
1. AI 工程化:从 API 调用到多模型管理,理解大模型应用架构2. 前端多媒体:Canvas、MediaRecorder、Web Audio API 的深度实践3. 3D 渲染:Three.js + VRM 虚拟人技术的完整掌握4. 性能优化:Token 管理、超时控制、资源优化的实战经验。
本文介绍了一个基于Java Swing和火山引擎AI模型开发的智能图像处理项目。项目实现了本地摄像头实时拍照、图片上传、AI风格转换等功能,核心架构包含UI层、控制层、并发处理层和服务层。关键技术点包括:1)使用多线程避免摄像头预览阻塞UI;2)将图片转为Base64格式与AI接口交互;3)优化HTTP请求超时设置。项目提供了基础的图像处理流程,未来可优化UI响应和资源管理。该工具支持用户通过提示
本文解析了飞书和火山引擎等企业级平台的账号体系设计逻辑。这类平台采用标准的多租户SaaS架构,核心模型为"租户(Tenant)+用户(User)+应用(App)+权限(Permission)"。飞书作为企业协作平台,账号体系包含企业(Tenant)、用户(User)和应用(App)三个层级,对应不同Token类型(App/User/Tenant Access Token)。火山
本文从技术架构和实际使用两个角度,全面梳理字节跳动当前8大AI产品线,包括豆包(DAU破亿)、即梦AI(Seedance 2.0视频生成)、扣子Coze(Agent开发平台)、TRAE(AI编程IDE)、剪映、星绘AI、火山引擎等,并给出各产品的技术栈分析和使用建议。
用英伟达自己的话说,Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解,为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。英伟达最新AI开源,瞄准了量子计算:推出——。用英伟达自己的话说,Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解,为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。而量子纠错和校准,正是构建混合量子-经典系统时最关键的两大挑战。老黄亦对Ising寄予厚望:AI对量子计算的实用化
本文详述Spring AI 1.1.2整合火山引擎豆包向量模型的实战踩坑全过程,涵盖10大典型问题(如404、空指针、API Key中文、模型ID混淆等),提供根因分析与可直接复用的解决方案,并附完整多模态向量化、内存向量库及问答系统代码。
火山引擎MilvusServerless提供开箱即用的向量数据库云服务,专为生成式AI和多智能体系统设计。其核心优势包括:1)无服务器管理,免除运维负担;2)秒级实例创建,加速开发验证;3)弹性伸缩和按需计费,资源自动匹配业务流量,闲置时成本归零。该服务支持快速集成到Agent系统,实现高效向量检索,适用于RAG、智能客服等场景,显著降低AI应用的开发门槛和运营成本,让开发者专注于业务创新而非基础
因为我们这个案例只是用来识别语音指令,比如前进后退,所以用不着特别牛逼的模型,另外还要考虑成本问题,我之前也不知道选哪个模型,都是问豆包的,后来我发现,有个 一句话识别模型,消耗的token最小,效果也很好,于是就选择了这个,如果是想自己开发录音笔,自动播客这类的智能硬件,就要选择其他大点的模型了。作者倒是写得超级详细,但是说实话,看了交互流程我就被劝退了,这个交流流程,我起码看了有个十遍,基本看
动态电压恢复器(DVR)是一种基于电感和电容储能元件的无源或有源电压源,其核心功能是通过快速的电流控制来补偿电压缺欠。检测电压缺欠:通过电流采样和电容电压采样,检测电压的低谷或高谷。控制电流:根据检测到的电压缺欠,调整电容或电感中的电流,以补偿电压缺欠。恢复电压:通过快速的电流控制,使电压在短时间内恢复到正常水平。DVR模型【2.0】在原有DVR模型的基础上,增加了更多的控制策略,使其在不同工况下
优先使用 Task + async/await,避免直接 new Thread线程独享数据:首选同步:优先,其次lock,慎用限流 & 并发控制是工业标配异常处理:永远用try-catch包裹 Task,避免 unobserved exception 闪退性能监控:上线前必须测定ThreadPool饱和情况、GC 压力、上下文切换次数。
本文分享了使用火山引擎豆包2.0 Code模型接入Claude Code的实践过程。作者尝试了多种代理方案,最终发现Claude-Code-Router是接入最佳解决方案,能完美支持工具调用功能。文章详细介绍了安装配置步骤,包括创建配置文件、启动服务、设置Claude Code环境变量等关键操作,并提供了工具调用的测试用例。通过对比不同方案的优缺点,证实Claude-Code-Router具有配置