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ComfyUI，不接单，不卖课，如何变现，原来它可以封装成小程序

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聚类算法的奇妙世界：当数据遇上数学的艺术

我发现了AI最有用的用途——整理桌面！来看 Kimi-K2 Agent 能力实测!

AI竟然能帮我整理300多个桌面图标，还能开发MacOS监控工具和制作魔塔游戏？ Kimi-K2 Agent 能力实测来啦! 本期视频通过5个极限场景全面实测月之暗面刚发布的Kimi-K2大模型Agent能力，旨在从召回, 长上下文, 编程, 内容梳理, 任务调度, Agent 能力等等全方位覆盖。 从整理桌面到统计发票，从制作学习教程到游戏开发，每个测试都让人意想不到。 本次测试最终结果如何？哪里表现很好? 哪里表现不佳? 请看视频！

Ai时代，音乐人的核心竞争力是"人性"

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【以闪】婉转回眸/晴朗回眸绝美杂志风p图教程来了！真的肥肠简单！

很多合伙人都很喜欢这期视频，主包看到啦！找了时间把教程出出来了，大家一起美美拍照返图叭！真的肥肠简单！

网文里该怎么描写“痛”？一个视频教会你最有文笔的“痛”，Ai写作，Ai写小说，星月写作

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这个AI生成的透明水果，我又做出来啦！切起来手感·····

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理解画面捕捉细节，你的AI音效师来啦！

🔥 通义实验室开源旗下首个音频生成模型ThinkSound，该模型首次把多模态大模型的思维链推理引入音频生成领域，让AI可以像专业音效师一样逐步思考，捕捉视觉细节，生成与画面同步的高保真音频。目前，ThinkSound的代码和模型已在Github、HuggingFace、魔搭社区开源，开发者可免费下载和体验。 🤔 思维链推理让ThinkSound可以模仿人类音效师的多阶段创作流程，实现对视觉事件与相应声音之间深度关联的精准建模，例如先分析视觉动态、再推断声学属性，最后按照时间顺序合成与环境相符的音效。不仅如此，我们还构建了首个带思维链标注的音频数据集AudioCoT，该数据集融合了2531.8小时的多源异构数据，让模型在音频生成与编辑任务时做到“知其然、知其所以然”。 🚀 在开源的VGGSound测试集上，ThinkSound的核心指标相比MMAudio、V2A-Mappe、V-AURA等现有主流方法均实现了15%以上的提升。例如，在openl3空间中Fréchet 距离（FD）上，ThinkSound 相比 MMAudio的43.26 降至34.56（越低越好），接近真实音频分布的相似度提高了20%以上；在代表模型对声音事件类别和特征判别精准度的KLPaSST 和 KLPaNNs两项指标上分别取得了1.52和1.32的成绩，均为同类模型最佳。