DeepSeek V3.1 最新版！不全面测评报告！

2024-12-11

Viggle V3：免费替换视频中的人物

免费替换视频人物啊！其实viggle ai这个AI工具我很早就给大家分享过了，我自己做English in Action这个号中也用到了大量这个AI，把《老友记》中的Joe替换掉视频中的我自己来帮我教英语，大家可以看下这个视频，怎么样，是不是之前有见过我这些视频呢，哈哈。最近Viggle推出了V3模型，效果比之前我一直用的V2有很大提升。今天给大家演示下。我们先进入到viggle，大家可以看到这些都是我做英语教学时候的视频，就是刚才说的用Joe来替代左边视频中教英语的我。然后下面我们可以看到模型选项，我一直用开的是V2-Turbo，今天我准备用一个机器人替代掉我以前的一个拍我小孩的视频，把视频中我小孩给替换成机器人，我会用下V2-Turbo和最新的V3都生成一次，然后给大家看下效果。大家先看下这是我小孩的原视频，然后这个是要替换的机器人图片，然后将他们上传到viggle，然后用v2-turbo生成。完了后，我们在用v3生成，大家看下最终的效果，前面这是v2-turbo的，后面这是V3的。很明显V3的质量来得更好。Viggle每天会给我们10个免费生成额度，一般够用。如果你想要...

2024-12-10

如何快速免费用上最新LlaMa 3.3模型？

meta最新llama3.3免费用啊！meta最新发布了llama 3.3, 只有区区70B参数模型，却获得和此前llama 3.1 的4050B模型的性能啊！同时在好几个benchmarks上甚至打败了GPT-4o，这样的参数能有这样的performance，实在是难以置信了！大家配置如果还可以的，可以通过LM Studio，直接把huggingface对应模型卡的名称拷贝进来，然后就能找到不同的量化模型来进行安装了。当然，大家也可以直接用我上一集视频跟大家介绍的GLHF Chat来安装，更加的简单方便。直接拷贝hugging face对应模型的url，招贴到GLHF上就能运行起来了。好，使用方法已经告诉大家了，具体performance究竟怎么样，大家用过后评论区说说吧。访问入口

2024-11-29

LLM中的量化模型是什么鬼？

量化（Quantization）是让大语言模型”变小变快”的核心技术。简单来说，量化就是将模型参数从高精度（如32位浮点数）降低到低精度（如8位或4位整数）的过程。这可以大幅减小模型体积（减少4-8倍），降低显存占用，加快推理速度，同时对模型性能的影响相对较小。例如，一个70B参数的模型经过4-bit量化后，原本需要140GB显存，现在只需要不到40GB，消费级显卡也能运行。本视频通俗讲解量化的原理和实际应用。

2026-04-27

Deepseek V4！API 接入指南！手把手教学！

DeepSeek-V4的API接入指南！本视频手把手教你如何接入DeepSeek-V4的API接口。内容涵盖：注册DeepSeek账户、获取API密钥、配置API参数、支持的语言和模型版本、计费方式说明、以及Python和命令行调用示例代码。无论你是想要在应用中集成DeepSeek能力的开发者，还是希望通过第三方工具使用DeepSeek的普通用户，这份指南都能帮你快速上手。访问入口

2025-04-26

nari-lab dia：能生成笑声咳嗽的开源TTS工具！

今天的AI日报分享了可以生成笑声和咳嗽等的开源TTS项目DIA，这么牛，肯定得去demo下了。我们先来到github对应的repo看下，它在hugging face有提供托管，一会可以上去玩下。如果想自己部署的，看快速入门这里，没有几步的。好，我们去到hugging face上… 访问入口

2024-11-29

OmniVision: 可本地跑的多模态大模型

OmniVision是一款由Nexa AI开发的多模态大语言模型，它能够在本地设备上运行，支持同时处理文本、图像和视频输入。与云端多模态模型不同，OmniVision针对移动设备和边缘计算进行了优化，可以在手机上流畅运行。它能够理解图片内容、分析视频帧、回答关于视觉输入的问题。本视频介绍OmniVision的安装部署和实际使用体验。官方博客