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7月19日,全球领先的专业咨询服务机构——安永(EY)与火山引擎签署战略伙伴合作备忘录,双方将在人工智能技术落地、专业服务交付与企业 AI 转型等领域深化协同,携手助力企业客户以 AI 为核心重塑业务能力,推动运营模式向 AI 原生架构演进。基于豆包大模型、Data Agent、HiAgent 等能力,联合打造智能财务解决方案,覆盖合同审查、风险监控、合规审核等核心场景,辅助企业高效处理合同、票据
对通用 Agent 来说,多模态交互正在成为一项能大幅提升用户体验的关键基础技术。过去,用户和 AI 的交互更多是输入文字、上传图片,然后等待回答。现在,家长希望可以直接把镜头对准孩子正在做的题目,让 AI 一步步讲解;在穿搭建议、视障人群视频导航等场景里,用户也希望 AI 不再是一问一答,而是在整个任务过程中持续倾听、对话。这种变化提高的不只是功能丰富度,还有用户与 AI 建立连接的频率和深度。
Agent 在这个阶段读取分镜规则和示例,按物理空间、场景切换和时长预算拆分分镜,并为每个分镜写入参考素材、目标时长和视频提示词。分镜阶段还会处理镜头连续性。Agent 会审计相邻分镜:同一场景、同一或近似景别、同一或近似机位的情况下,并且连续动作或同构图状态需要保持时,会标记为需要衔接帧;景别切换、机位变化、正反打、情绪反应切入等正常剪辑不会额外添加衔接帧。最后会执行结构校验,检查时长、素材引用
最近在整理 GEO 监测能力时,我重新看了一遍几种采集方式。表面上看,GEO 监测只是问大模型一个问题,然后判断回答里有没有出现目标品牌。真正做起来会发现,它比普通关键词排名监控麻烦得多:同一个问题在不同模型里会有不同检索策略,不同时间会引用不同网页,回答里还可能把品牌、公司、产品和竞品混在一起。这篇只写我这次做技术接入时踩到的点。重点放在两类路线:一类是网页版监测,一类是基于厂商 API 去模拟
火山方舟AgentPlan个人版套餐token换算分析摘要 本文基于火山方舟AgentPlan个人版套餐(Small套餐40元/月)的AFP燃料值体系,计算了不同使用场景下的token换算量。核心发现: 不同模型类别(极速/标准/进阶)和上下文长度(0-32k/32k-128k/128k-256k)的token换算量差异显著 编程开发场景(输入输出比9:1)下,极速模型最高可换算568.99M t
助力开发者用 Moltbot 更省心、更省力、更省价——它不仅提供了安全、弹性的云环境,更通过深度集成豆包大模型、打通飞书生态,原生支持 AgentKit 预置 Skills,如支持生图生视频多模态等能力,有效提升办公协同效率,让 AI 成为企业的可控、高效、安全的数字员工。企业级安全管控,实现生产化落地:针对权限冗余、安全管控配置复杂,无法对接个人及企业核心账号、难以实现生产化落地的痛点,Age
但随着交互加深,一个普遍的“上下文管理困境”也随之浮现:Agent 常常遗忘之前交代过的信息,正如一些开发者在深入体验后指出的,尽管 OpenClaw 备受赞誉,但在长期使用中,“它完全忘记了我给它的API密钥”。的开源项目OpenViking ,已然成为社区热议的全新品类——面向AI Agent的上下文数据库,其核心价值正是为解决上下文工程中长期记忆的核心痛点而生,它并非要取代OpenClaw,
本文基于 Python 与火山引擎豆包大模型,从零手把手教你搭建可落地的微信智能聊天机器人。文章从环境配置、Wechaty 消息监听、火山引擎 AI 接口调用,到自动回复、好友自动通过、群聊 @触发等进阶功能,提供完整可运行代码与详细注释。同时包含云服务器 24 小时部署方案与新手常见避坑指南,适合 Python 初学者与想快速实现智能微信机器人的开发者,读完即可拥有属于自己的智能聊天助手。
通过深度优化的湖存储格式、湖计算引擎,配合强大的 AI 算子和湖管理能力,LAS 不仅提升了数据存储、计算和管理的效率,还内置了企业级数据治理与权限管控机制,保证了用户数据的安全性。为了获得高质量的模型训练数据,模思公司针对原始音频、视频分别设计了对应的数据处理算法和链路。这条在自建 IDC 中基于 Ray 和 Worker Pool 构建的音视频处理链路,在早期支撑了模思公司全部的音视频训练数据
想要真正掌握Seedance2.0的创作能力,就必须从底层技术原理出发,理解模型的运行逻辑、生成机制与优化方向,再通过系统化、结构化、高精准度的提示词写法,将模型能力发挥到极致。模型不仅理解光影、色彩、构图,更深度学习了现实世界中的物理规则与生物运动逻辑,包括重力与惯性、光线折射与反射、物体碰撞与形变、肌肉发力与肢体运动,以及物理中的声、光、热、电、力等基础规律。从全景开场、中景推进,到特写聚焦、
值得一提的是,为保障Agent的准确率,知识库内的知识并非越多越好,目前上线的不同行业场景样板间的知识量级在几十到上百个不等,这取决于不同行业不同场景的语义复杂程度,而且在同一个知识库中,知识与知识之间还需保持“互斥性”,需要规避当用户输入一段话时既被识别为A知识的语义又被识别为B知识的语义,这将导致Agent语义识别不清,影响数据分析的准确率。类似地,新用户还可选择消费、金融、游戏、医药在内的另
AI Agent开发不是一条捷径,而是一条更难更卷但也是未来的趋势和风口的路。正如一位业内人士所言:“搞AI听起来很高大上,其实做AI应用,讲1-2小时,自己摸索一天就入门了,脑子灵活一个月就能玩熟这一套了。所以,如果你对AI感兴趣,不要犹豫,从现在开始学习,但要记住:AI Agent开发不是放弃后端,而是后端基础上的升级。当你掌握了扎实的后端基础,再学习AI Agent开发,你将成为AI时代的"
代码地址:github.com/openclaw/openclawopenclaw v2026.2.21是一次跨层级的全面进化。从模型、通道、终端、容器到安全与内核机制,其更新体现出面向2026年AI通信基础设施的高集成、高安全与高自治趋势。更开放:支持Gemini 3.1与中国云生态接入。更稳定:Memory/QMD与Agent系统重构。更智能:多渠道状态反应与可视化增强。更安全:全面封闭执行风
2026 年总台春晚歌咏创意秀《贺花神》以 “一月一人一景,一花一态一观” 的视觉盛景惊艳全场,其核心突破在于将AI 生成影像(AIGC) 与实景舞台扩展技术深度融合,实现了演员与数字花境的实时共生、现场观众与舞台视效的全域联动。截至目前,官方尚未发布该节目详细的技术白皮书,本文将基于火山引擎作为独家 AI 云合作伙伴的技术背景,结合现有舞台 AI 技术体系,对十二花神视效的生成逻辑、观众参与实现
提示词攻击的防护:当 AI 数字员工联网访问到恶意网页,其中暗藏的恶意提示词导致 AI 数字员工被远程控制并带来不可控的后果,AI Assistant Security 会提前识别异常并给出安全提示,确保 AI 只执行用户的真实意图。火山引擎全新发布 AI Assistant Security ,在 OpenClaw 等 AI 助手类智能体的交互环节(如调用大模型、Skills 及工具等),提供针
风行在线将20年文娱行业对内容的深入理解与豆包大模型结合,搭建出AI漫剧创作智能体,构建专业分镜模板、IP素材特征的垂直知识库,并升级橙星梦工厂创作引擎,实现“选剧本-定风格-微调参数”三步生成影视级分镜。基于此,火山引擎与风行在线达成深度合作,依托火山引擎豆包大模型技术优势与风行在线20年文娱行业积淀,以橙星梦工厂为载体,携手破解行业痛点,推动内容创作从“低效分散”向“高效集成”、从“专业壁垒”
OpenClaw本地部署指南 环境准备: 安装Node.js(推荐LTS版本)和Git 验证安装:node -v、npm -v、git --version 安装配置: 执行npm i -g openclaw安装 运行openclaw onboard配置 使用GitHub账号登录并验证 火山引擎订阅: 订阅Coding Plan套餐 配置baseUrl、apiKey和models参数 模型接入(以豆
大模型训练期间,成千上万的 GPU 需频繁同步数据,任何链路抖动导致的丢包都会使其他数千个 GPU 必须空转等待,形成“木桶效应”,极大地降低 GPU 利用率,造成算力资源浪费。随着 AI 技术的飞速发展,从 800G 到 1.6T,从万卡到更大规模的算力集群,网络基础设施的演进之路永无止境。然而在实际场景中(如图 6 所示),由于 BGP 路由仍然可达,且传统负载均衡无法感知全局拓扑变化,导致业
火山引擎记忆库 Mem0 的发布,标志着AI应用记忆能力从"框架级"向"云服务级"的演进。它通过提供开箱即用的记忆托管服务,降低了企业构建具备长期记忆能力的AI应用的门槛,特别适合需要跨会话个性化、连续交互的业务场景。对于正在使用或考虑使用开源Mem0的开发者,Mem0提供了平滑迁移路径和更强的企业级保障。关键价值点✅ 解决大模型"金鱼记忆"问题,实现跨会话记忆✅ 托管服务降低运维成本,提升稳定性
火山引擎记忆库 Mem0打造 AI 稀缺的稳定可扩展长期记忆基础设施,推动其从“碎片化即时响应”升级为“全生命周期持续认知服务”,加速产业 AI 价值释放,让 AI 从功能性工具成长为无处不在的智能伙伴。目前,火山引擎记忆库 Mem0已落地游戏智能 NPC 等场景,依托 LLM 与记忆管理能力,打破传统 NPC 限定场景、固定应答的交互桎梏,如同生活在游戏世界里的“熟人”,大幅提升游戏沉浸感。,打
助力开发者用 Moltbot 更省心、更省力、更省价——它不仅提供了安全、弹性的云环境,更通过深度集成豆包大模型、打通飞书生态,原生支持 AgentKit 预置 Skills,如支持生图生视频多模态等能力,有效提升办公协同效率,让 AI 成为企业的可控、高效、安全的数字员工。针对权限冗余、安全管控配置复杂,无法对接个人及企业核心账号、难以实现生产化落地的痛点,AgentKit 支持隔离环境部署,可
以下是基于 Windows Server 2012 R2 + IIS 搭建个人技术博客论坛并预留 AI 智能问答 API 接口的完整步骤:购买云服务器。
因为我项目中需要调用ai大模型去查东西,那么我是不是可以调用或者火(比如,火山引擎中火山方舟里豆包大模型的调用)。:是一个,核心是提供豆包等自研大模型的 API 调用,同时也聚合了部分第三方模型。它的特点是合规性强、国内访问速度快,更适合国内业务场景。:更像一个,本身不提供大模型,而是封装了火山引擎、OpenAI、Anthropic 等多个厂商的 API,让你用一套统一的代码就能对接不同平台的模型
步骤操作官方链接注册/登录注册账号获取KeyAPI Key管理安装SDKPython SDK安装上传数据数据集管理提交训练训练任务管理部署模型推理接入点调用模型API 示例如你需要我帮你生成一个完整的训练任务配置文件(YAML 或 JSON),或者写一个自动化脚本,也可以告诉我,我可以帮你写好直接用的版本。
本文基于最新行业数据与实战案例,聚焦阿里云百炼大模型服务平台、京东云 JoyBuilder 模型服务平台、火山方舟大模型服务平台、百度千帆大模型平台、腾讯云智算平台五大主流产品,从定位、核心价值到落地场景进行深度解析,并提供针对性选型指南,助力企业精准匹配业务需求,加速 AI 规模化落地进程。:基于飞天操作系统与达摩院技术沉淀构建的企业级大模型服务平台(MaaS),聚焦 “全栈协同 + 多模态能力
摘要:本文介绍如何利用火山引擎豆包1.8实现"AI+股票"分析,帮助投资新手快速入门。该方法无需编程基础,通过自然语言提问即可获取股票分析结果。操作步骤包括注册账号、学习基础术语、生成走势分析和定制报告,并建议保存结果进行复盘验证。文章强调AI分析仅供参考,提醒投资者注意风险控制,建议用闲钱投资。最后提供了3个月的学习路线图,从基础分析到辅助决策逐步进阶,帮助用户降低试错成本,
【前言:为什么你现在学 AI Agent,就像当年学智能手机?想象 2010 年,你拿着诺基亚 N95 问:“啥是智能手机?能干嘛?” 现在的你肯定觉得 “不就是装 APP、联网吗?”—— 但当年大家学的是 “触屏 + 联网” 这种新逻辑。现在 AI Agent 就像当年的智能手机:看似神秘,其实用对工具(火山引擎豆包 + 扣子智能体),你也能快速上手。核心优势:豆包:你的 “AI 教练”,负责解
背景近年来,人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心,智能体(Agent)作为 AI 应用的核心载体,其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移,以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为很多企业的默认选择,为 Agent 应用提供标准化、可扩展且具备成本效益的运行时环境势在必行。根据 CNCF 最新发布的年度云原生调查:Kubernetes 已从容器编排工具,发展
豆包1.6图像生成依赖精准提示词,需包含主体、风格、细节等要素。文章提供通用公式(主体+风格+细节+场景+光线+画质)及服饰、零食、宣传图三类场景的模板。强调避免模糊表述,建议用逗号分隔元素,并针对不同风格添加专属优化词。通过案例演示如何调试不满意的生成结果,最终提供可直接套用的模板。核心是通过结构化提示词将需求转化为AI可执行的指令,逐步迭代优化即可获得理想图像。
场景类型腾讯云优势火山引擎优势传统企业混合云强(IaaS纳管完整、合规性好)弱(容器化要求高)互联网业务多云中等(通用能力均衡)强(云原生生态完善)AI/GPU算力调度弱(GPU调度能力基础)强(GPU感知调度、故障迁移)CDN/视频流量管理中等(通用CDN管理)强(智能调度、成本优化)金融/政务合规强(等保认证、审计完善)弱(合规认证较少)
腾讯云:更侧重传统企业混合云管理,在资源纳管广度、合规性、混合云网络方面能力更强,适合金融、政务等对合规要求高的行业。火山引擎:更侧重互联网业务多云优化,在容器多集群调度、AI算力调度、CDN成本优化方面有技术优势,适合互联网公司、AI创业公司等创新业务场景。选择建议:企业应根据自身业务类型(传统企业vs互联网)、技术栈(虚拟化vs容器化)、核心场景(混合云管理vsAI算力调度)进行针对性评估,建
腾讯云:更偏向"传统企业数字化转型"和"社交游戏生态",在音视频通信、游戏云、企业级应用领域技术沉淀深,生态整合(微信、企业微信)是独特优势。火山引擎:更偏向"互联网创新业务"和"AI数据驱动",在视频处理、推荐算法、大模型服务、边缘计算方面有技术突破,与字节跳动生态(抖音、飞书)协同性强。没有绝对优劣,只有场景适配度差异。建议根据具体业务需求、技术团队能力、成本预算进行POC测试,避免仅凭品牌或
本文介绍了一款开源的Prompt Generator工具,其核心创新在于通过精心设计的元提示词(Meta-Prompt)指导AI生成专业级提示词。该工具具有三大亮点:1)采用“用Prompt生成Prompt”的套娃哲学,构建”提示词工程师“角色;2)支持流式输出和实时调试,30秒完成从需求到可用Prompt的完整闭环;3)提供参数化控制,支持JSON/自然语言输出、中英文切换等维度定制。技术实现上
本文详细介绍了在Windows Server 2012 R2上搭建个人技术博客论坛的完整流程: 服务器准备:购买ECS服务器并安装IIS及必要组件(包括.NET Framework 3.5和CGI) 网站配置: 创建网站目录并设置IIS_IUSRS权限 在IIS管理器中添加网站并配置绑定信息 前端开发: 创建三个核心页面(首页、博客列表、交流论坛) 首页包含AI问答功能预留接口 详细HTML代码和
火山引擎与TRAE协同打造智慧供应链平台,通过AI技术解决汽车制造业供应链管理痛点。平台采用分层微服务架构,集成火山引擎的豆包大语言模型、OCR识别、多模态理解等AI能力,实现供应商数据智能解析、BOM管理自动化和报价分析提速。TRAE AI开发环境显著提升研发效率,支持"对话即编程"、智能代码补全和自动审查。该方案将传统需数周的BOM变更缩短至数小时,报价分析周期从1周降至数
技术不再悬浮,智能躬身入局。
如何降低开发门槛,加速 Agent 从概念走向应用?
此次火山引擎企业直播功能的迭代,不仅仅是单纯的技术升级,更是对企业直播业务逻辑的一次深度解构,从质检、复盘与总结三个维度,补齐了长期存在的能力短板,让企业直播变得更智能、更高效、更具可持续性。回顾企业直播的发展路径,从最初解决直播的稳定性,到关注直播的多平台分发,再到今天聚焦如何做好内容安全,并最大程度释放直播内容的价值,能力演进的方向愈发清晰。通过这种方式,原本非结构化的直播回放从单纯的存档,激
文章详细介绍了RAG(检索增强生成)技术的完整实现流程,包括文档加载、文本切分、向量存储与检索、重排序与上下文压缩,最终接入LLM生成答案。通过LangChain框架,将RAG流程拆分为可组合、可替换的组件,从基础概念到实际应用,为开发者提供了工程上完整的RAG实现方案,适合大模型开发者和编程初学者学习和实践。
看到一张“母慈子孝”的聊天记录,我突发奇想:能不能让 AI 把它画出来?折腾一下午,我真的造出了一个“漫画工作室”!它有负责写脚本的“AI 编剧”,有老实干活的“AI 画师”,还有负责发文的“宣发”。你要做的,只是把段子丢进去,剩下的全自动搞定。来看看我是怎么做到的吧!
本文探讨了如何利用TextIn大模型加速器和火山引擎AI平台,构建"数字员工"来高效处理运营商客服工单。针对传统工单分析面临的信息非结构化和需求多变两大痛点,提出基于Coze工作流的技术方案:通过TextIn智能抽取API将非结构化文本转化为标准化JSON数据,构建带标签的工单向量记忆库,实现精准分析。实验表明,该方案显著提升了数据处理效率和分析准确率,使工单数据从"
火山引擎发布三大核心技术构建下一代Agent应用:Responses API提供原生上下文管理和工具调用能力;Serverless RL平台基于veRL框架降低强化学习门槛;Viking通过知识库和记忆库提供企业知识大脑和长期工作记忆能力。三者结合使Agent具备长期记忆、自主进化和复杂任务执行能力,助力开发者构建更智能、更懂业务、更具价值的AI应用。
TextIn解析引擎正从应用工具演变为研究基础设施,不仅加速了大模型在文档智能领域的研究进展,更重要的是,它通过提供真实、复杂、多样化的文档处理场景,推动了大模型在多模态理解、复杂推理和专业领域应用等方面的根本性突破。不,能做的还很多,比如可以将意图通过语音或文档的形式输入给云端智能体,通过提示词或更专业的知识库限定智能体的解析方向与输出,打造一个机器人任务规划专家,实现一个从 Language
其实除了这个简单的实验,我还尝试了更多种不同数据的处理效果,但因为这些数据是真实的客户数据,所以我不便展现在文章中,基于在多种复杂场景(包括技术手册、财务报告及学术论文等)下的内部测试与对比分析,我综合评估了两种方案的核心表现。评估维度传统文档解析方案TextIn 专业解析方案提升与说明复杂表格结构还原准确率约 70% - 80%约 88% - 96%对合并单元格、嵌套表、跨页表格的识别与结构化重
GPT-4再次重磅更新,推出了整合了画图、插件、代码等所有工具的All Tools功能。All Tools不但支持文档上传分析,还可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令。此功能的上线,宣告GPT-4已然变身为一个超级AI Agent。不知道已将AGI纳入企业愿景的OpenAI,未来会将GPT打造成什么形态,至少现在的GPT-4已经是通用人工智能道路上狂飙的先锋兵,带领一众公司押
其中,火山引擎重点孵化了以下的行业解决方案: AI 美术、AI 编程、智能 NPC 与长记忆对话、AI风控、AI舆情分析、游戏行业大模型预训练方案、游戏行业大模型推理解决方案,帮助客户进行降本增效及打造差异化优势。火山引擎在文字生成、图像生成、视频生成、音频生成等多个领域,为游戏企业提供提效工具,并结合火山引擎专业的售后服务体系,以及与巨量引擎联合推动的“双擎联动”政策,以产品力、服务力、生态力助
IT 产业的历史,总是惊人的相似。上世纪 90 年代,企业开始信息化建设,各部门“见软件就买”——财务系统、仓储系统、CRM……在早期,这确实显著提升了单点效率,但很快就撞上了一堵墙:系统之间数据不通、流程断裂,部门各自为政,企业内部竖起一座座“烟囱”。直到 ERP(企业资源计划)出现,才把人、财、物、产、供、销串成一条链:分散的软件孤岛被连接成大陆,企业信息化才真正迎来质变。而今天,AI 应用正
本文将带你一步步搭建一个功能强大的 ESP32 实时语音对话系统。我们将利用火山引擎的语音技术,配合一台 Python 中转服务器,让小小的 ESP32 开发板也能实现流畅、智能的语音交互。无论你是想 DIY 一个智能音箱,还是为你的机器人项目增加语音功能,这篇文章都将为你提供详尽的指导。本项目旨在打造一个低成本、高性能的实时语音对话解决方案。通过 ESP32-S3 采集音频,实时传输到一个 Py
AI-Solution 将坚持“Multi-Agent”(多智能体)、“行业 Agent”与“通用Agent”三条主线并行推进:一方面以前沿的多智能体能力解锁更多新场景,另一方面持续把行业 Agent 场景做宽做深,持续深化基础场景的落地与效能提升,沉淀可复制的方法论与组件能力,推动 AI 从可用走向好用、易用。为此,火山引擎推出 AI-Solution 解决方案,重点聚焦游戏、电商、短剧、金融、