AI 算命大比拼！30 年经验风水师亲测，看看哪家的赛博批命最准

cursor的必装外挂—context7 MCP

context7 MCP 可以帮助你在使用 cursor 时解决AI 幻觉问题与文档新鲜度问题。 context7 MCP有如下五个优势： 文档永远保持最新同步 全网最全的代码文档库索引，无需你手动维护 高质量索引：有效的代码示例、回应简洁扼要、版本的精准过滤 Upstash 是著名的 redis 云服务商，充分利用了自身的缓存优势，响应快 使用简单且免费

Master Model+vace，10步采样出高质量视频，轻松实现人物转身等精准动作控制

🔥还在为AI视频的质量和生成速度发愁吗？今天的视频将为您介绍一款全新的文生视频神器——Master Model！ 这款模型基于强大的I2VGen-XL，并融合了多种开源加速技术与LoRA，让你仅用10步采样就能生成细节丰富、时间一致性极佳的高质量视频。更重要的是，本期视频将带你从入门到精通，教你如何利用VACE和自定义工作流，实现对视频中人物动作（如奔跑、转身、跳舞）的精准控制！ 🎬 你将学到： 1 全新Master Model的特点与安装方法 2 基础的文生视频工作流，体验10步采样的超高效率 3 如何结合LoRA（如跑步LoRA）进一步提升视频的动态效果 4 将模型应用于图生视频，让你的静态图片动起来 5 精准控制高级技巧：通过自定义首尾帧，完美实现人物转身等复杂动作 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ wan21 github https://github.com/Wan-Video/Wan2.1 ComfyUI-WanVideoWrapper https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper 模型下载 https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy 在线工作流：wan2.1 mastermodel+vace精准控制 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1930918811107524610/?inviteCode=kol01-rh107 粉丝福利 注册送1000点算力 国外用户 https://www.runninghub.ai/?utm_source=kol02-RH021 国内用户 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 workflow-download https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-06-09%20wan2.1%2Bmastermodel%2Bvace%E7%B2%BE%E5%87%86%E6%8E%A7%E5%88%B6.json ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

基础篇圆满收官！效率节点重构ComfyUI三大核心工作流

🎓历经七期深度教学，ComfyUI基础篇正式完结！ 本期解锁「效率节点」终极封装术🔥 你将驾驭： ✅ 四合一整合术：单节点融合模型/VAE/LoRA/ControlNet堆 ✅ 智能采样器：实时潜空间预览+分块解码优化 ✅ 秒级工作流切换：文生图→图生图→高清放大极速再造 ✅ 多控串联心法：ControlNet堆叠实现骨骼/线稿/深度同步操控 🌟 进阶篇由你定制： → 一键抠图/产品精修/静图转动态蓄势待发 → 评论区留下最想学的节点技巧 → 你的需求将驱动下期课题 点击关注锁定进阶教程，共同开启高阶创作！

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WAN2.1VACE视频重绘，从零教学手把手带你搭建工作流，整合包解压及用，云端使用方法

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AI编程工程实践-关键的两个建议参考

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本次科技革命，究竟对我们有哪些影响和发展趋势？本期我们就深度的聊聊【树说】

本次科技革命可能的结果，就是将推动人类围绕自身存在的意义展开更具深度的集体性的思辨。道路一定是曲折的，但我也相信，人类会找到一条适合自己的路。

ParScale：一种全新的大模型Scaling Law

近年来大型语言模型（LLMs）扩展的主流方法集中在参数扩展和推理时间扩展上，这些方法分别带来了显著的显卡开销和时间成本。通义实验室千问团队提出了一种新路线——并行扩展（PARSCALE），旨在通过增加模型的并行计算能力来提高推理效率，同时避免参数扩展和推理时间扩展带来的训练成本。 🔥 PARSCALE通过在输入数据上应用P个不同的可学习变换，并在训练和推理阶段以并行方式执行前向传播，最终动态聚合P个输出。这种方法可以通过重复利用现有参数实现高效的并行计算扩展，适用于任何模型结构、优化过程、数据或任务。 🔥 理论分析表明，PARSCALE的损失可能遵循类似于Chinchilla扩展定律的幂律关系。通过大规模预训练实验团队拟合出一个新的并行扩展定律，表明将模型并行化为P个流相当于将模型参数扩展O(log P)倍。  🔥 实验结果表明，PARSCALE相比参数扩展具有更高的推理效率，特别是在低资源边缘部署场景中表现优异。例如，对于1.6B参数的模型，使用PARSCALE扩展到P=8时，其内存增长仅为参数扩展的1/22，延迟增长仅为1/6。此外，通过两阶段训练策略，PARSCALE的训练成本也显著降低。在下游任务上的实验进一步证明了PARSCALE的有效性，尤其是在推理密集型任务（如数学和编程）中表现出色。  🔥 总体而言，PARSCALE提供了一种高效且灵活的语言模型扩展方法，不仅减少了训练和推理成本，还为理解计算与参数在模型容量中的作用提供了新的视角。 📚论文：arxiv.org/abs/2505.10475 模型：modelscope.cn/papers/2505.10475 体验：huggingface.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law

从零开始，在云服务器上搭建AI工作流平台n8n

本期视频我们使用免费云服务器EC2+AI托管平台，从0开始搭建这款10万Star的顶级开源AI工作流平台n8n。 亚马逊云注册地址：https://aws.amazon.com/cn/bedrock?trk=07d9d6dd-8218-4bd0-8f79-d46b7a763138&sc_channel=psm 中国峰会报名： https://events.amazoncloud.cn/summit?ectrk=4G5Eug%2BbiUa8nQ3Q9up1rNPBgVAmg%2F8OK9Xv4kq0qLi5IfaeAux2575Q%2B3UyflCQ 前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推荐该服务。