王炸！智谱AI 搜索API上线即能用，覆盖 90% 企业客服场景！

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用上MCP之后，我快把各家大厂薅秃了

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超强AI工作流平台：n8n本地部署+实践应用！0成本+自动化，打造一个智能阅卷助手！真正解放你的双手！

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[AI模型分享]MyGO Mujica HHW Sumimi共16人SoVITS-V4模型分享以及使用教程

GPT-SoVITS Github链接：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/releases/tag/20250422v4 花儿不哭大佬的视频：https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/?vd_source=6686e75a16ec4cdabc13efe88e4f6228 @花儿不哭通过网盘分享的文件：SoviteV4 链接: https://pan.baidu.com/s/1tsUYEDDRuBNNW9SkV9ce7g?pwd=82au 提取码: 82au --来自百度网盘超级会员v6的分享

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最终版本4月15日 (1)

自从今年春节，DeepSeek-V3&R1大模型凭借卓越的语言理解和代码生成能力，迅速成为企业数字化转型的核心工具。个人用DeepsSeek可以实现搜索、答疑解惑、写文章的功能。那企业怎么用DeepsSeek？这是很现实的一个问题。DEEPeepSEEKeek是上是一种人工智能大模型应用，他强大的能力一个是他本身的模型算法推理能力，还有一个就是需要投喂大量的数据。我自己从事企业信息化20多年，我创办的企业给物流供应链行业提供SAASSaaS云服务，现在也面临着非常现实的问题，很多客户希望我们为他部署DeepSseek，把企业内部系统和DeepsSeek结合起来。很多人很好奇，用DeepsSeek，你在手机上装一个DeepsSeek不就完事了，需要啥部署？个人用DeepsSeek，只需要在手机上安装一个DeepsSeek，你向DeepsSeek互动提问，DeepsSeek从互联网上抓取数据，通过他自己的大模型，分析你的问题，给你结论。企业用DeepsSeek，是要解决实际问题，而企业的业务数据是封闭的，在这种情况下，企业要用DeepsSeek，就必须涉及到部署DeepsSeek，通俗讲，要把企业数据喂给DeepSeekDEEPSEEK。否则它没数据，他的模型算法推理再怎么强也没有用，不能给你处理结果。 DeepsSeek发布以来，很多企业号称接入了DeepsSeek，实际上是业务系统和DeepsSeek两张皮，业务数据没有进入到DeepsSeek，就是个摆设，没有发挥出DeepsSeek的能力。那么对中小企业，怎么部署好大模型，怎么把大模型和和企业业务、数据、场景打通，怎么结合企业的业务实际对大模型进行微调，融合成一个整体方案是一个非常现实的问题。

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最终版本4月15日 (1)
保姆级教程~手把手教你实现 ROS2 + PX4 + AirSim 联动

搭建ROS2+PX4+AirSim仿真环境，实现联动。包括ROS2控制AirSim无人机，RVIZ2显示深度摄像头点云信息，普通摄像头图片信息，激光雷达点云信息。无人机软件在环仿真SITL。

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Cling词灵——背单词的最终答案！以你的极限速度征服单词

词灵单词——我们致力于打造一个完美的背单词软件。我们打破了传统的依赖SM-2或FSRS算法的记忆方式，采用无限背单词的方式，通过强化学习，让你可以以你的极限速度征服单词。我们的 Cling 推词算法，能为每个人定制属于它们的记忆模式，让算法对于每个人都是最优解。并加入了独创的造句系统——没有任何其它的单词软件具备这项功能。软件网站： https://www.clingword.com Cling词灵，单词有灵

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基于funasr和3d-speaker开发的接口 | 会议纪要系统

挺激动的，熬夜在开发写代码，终于开发好了第一版。我们指定funasr原版中返回的spk是一个标识，不知道具体是谁讲的，那么我结合了3d-speaker中的声纹识别模型，来实现了可以定位到哪句话是谁说的，那么开发这个接口有什么意义呢？当然是有意义的，可以对会议中的录音进行转写并分析每个人讲的内容，也就是可以做会议纪要，能够准确知道哪些话是谁讲的，如果我们只是标识spk0，spk1这些，我们是不清楚spk0代表谁讲的话，那么我这个接口就可以实现明确哪里到哪里是谁讲的。总之，现在太开心了，接下来还要加入情感分析，分析每句话对应的情感。甚至还可以加入大模型，让大模型总结每个人讲的内容，也就是生成会议纪要。博客：https://blog.lukeewin.top

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RAG作者：部署企业RAG系统的10个经验教训｜2025.04.11

https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA RAG 作者 Douwe Kiela 近期演讲，讲述了他在部署企业 RAG 系统中获得的 10 个经验教训。他表示，现在存在 AI Context 悖论：LLM 在复杂推理、综合信息、代码生成、数学计算等方面表现惊人（对人类“难”），但在理解和应用特定上下文信息 (Context) 方面却很困难，而这恰恰是人类凭直觉和专业知识能轻松做到的。企业要实现从 AI 中获得差异化价值和业务转型（而不仅仅是便利性或效率提升），就必须依赖于深度、准确的企业上下文信息。目前大多数应用还停留在低上下文信息需求的“便利性”阶段。 10个经验教训： 1.更好的 LLM 不是（唯一）答案： LLM 只是整个 AI 系统（特别是 RAG 系统，包括提取、检索、生成、联合优化）的一小部分（约 20%）。一个优秀的 RAG 系统配合普通的 LLM，效果可能优于一个顶尖 LLM 配合糟糕的 RAG 系统。关键是关注系统而非孤立的模型。 2.专业知识是你的燃料：企业内部积累的专业知识和机构知识（通常存在于文档和数据中）是驱动 AI 产生价值的核心燃料。必须设法解锁这些专业知识。 3.企业规模是你的护城河：企业的核心竞争力在于其独特的数据。真正的挑战在于大规模地利用这些数据，让 AI 能够处理大规模、甚至“嘈杂”的真实数据。成功做到这一点，就能构建竞争壁垒。 4.试点与生产之间的鸿沟总是比预想的要大：建立小规模试点相对容易（少量文档、用户、单一场景、低风险），但将其扩展到生产环境则面临巨大挑战（海量文档、大量用户、多场景、高安全风险、SLA 要求等）。 5.速度比完美更重要：不要追求一开始就完美。应尽早将（哪怕不完美的）系统交给真实用户使用，获取反馈并快速迭代。通过迭代“爬山”达到目标，而不是试图一次性设计出完美方案。 6.工程师在“无聊”的事情上花费大量时间：工程师本应专注于构建流程、提升精度、扩展应用等创造业务价值的工作，但现实中却常常耗费时间在数据分块 (chunking) 策略、文本清洗、构建连接器、配置向量数据库、调整提示、管理基础设施等相对基础且耗时的工作上。应设法将这些工作自动化或平台化。 7.让 AI 易于消费：即使 AI 系统已部署到生产环境，如果没有被用户方便地使用，也无法产生价值。很多时候系统使用率为零。关键在于将 AI 集成到用户现有的工作流中。企业数据 + AI + 集成 = 成功。 8.让你的用户“惊叹”(Wow)：要让 AI 应用产生粘性，需要尽快让用户体验到“惊艳”时刻。例如，帮助用户找到一个他们自己都不知道存在的、埋藏多年的重要文档并回答了关键问题。用户体验设计应围绕创造这种早期价值。 9. 可观测性比准确率更重要：达到 100% 准确率几乎不可能，90-95% 也许可以。但企业更关心的是那无法避免的 5-10% 的错误会带来什么影响以及如何处理。因此，可观测性，包括理解系统为何给出某个答案、提供溯源依据、建立审计追踪等，比单纯追求更高的准确率更重要，尤其是在受监管行业。 10.要有雄心壮志：很多 AI 项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低。不要满足于解决“401k 供应商是谁”这类简单问题，要敢于挑战能带来真正业务转型的难题。

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Jascha Sohl-Dickstein珍贵采访,你知道 Diffusion 的第一篇 paper 来自 2015 年的Jascha Sohl-Dickste

主要内容包括：他早期在非平衡统计力学（non-equilibrium stat mech）的研究，比如研究如何局部逆转熵增过程（比如将空气粒子分开排序）；他如何从这些物理背景中发展出了扩散模型（Diffusion Models）的思想；介绍他提出扩散模型的初衷和过程；以及他对扩散模型未来发展方向的一些思考。视频来源: 油管，https://youtu.be/VpYNlHIHT7o?si=0Lxsgx7enoYrvdvf 搬运加翻译:vincent，如有侵权请联系删除

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