外刊英音朗读 | 没有化石燃料，我们照样能活 |【维尔汀】

[LangGraph] 实现 Building Effective Agents，各种 workflows 及 Agent

本期 code：https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/agents/langchain/advanced/building_effective_agents.ipynb 往期参考： BV1Py411q7mQ BV1XnsceyEit

【科技补全54】全球互联网大面积崩溃；Alist被出售；WWDC 2025；华为发布Pura 80系列；GitHub第十亿个仓库诞生；

嗓子不太好，声音可能会有点差，大家见谅

【MyGO】数字祥子2.0 新语音模型 多角色机制 中文翻译 自定义友好！

天翼云盘（应该不限速）：https://cloud.189.cn/t/vUJzumZruui2（访问码：7su3） 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/141tQ9QV8eHH4xFb1iMsevA?pwd=2bg4 提取码: 2bg4 *由于百度网盘上传文件大小限制，使用了分卷压缩。需要下载全部这两个文件后，点击.001后缀的文件进行解压，不用点002。推荐使用7zip进行解压 数字小祥v2.0 更新项目： 1.将GPT-SoVITS版本更新为了最新版V4，并重新训练了模型。新版本语音合成的表现有显著的提升，鬼畜或音调失真的情况几乎没有了，电音情况也大幅改善。 2.推出多角色模式！目前包中自带祥子与爱音，但还可以放更多角色，只要按照我定义的文件存放路径以及正确编辑必要文件，可以很方便地自定义角色，程序自动识别，无需修改源码。基本上能看到的元素都可以自定义。如果大伙需要的话，我将另出一期视频讲自定义的事情。（注：GPT-SoVITS模型仅支持V4版本！） 3.语言设置为日语时，增加了同步的中文翻译！ 4.祥子礼服加入！当状态为黑祥时将切换为Mujica礼服祥子。 5.用A卡的小伙伴现在可以正常运行程序了，修复了AMD显卡显示不出Live2D界面的bug。但是音频推理仍然只能纯CPU，速度比较慢...这个无解，只能等什么时候ROCm-Pytorch登陆Windows了 6.优化了一些交互逻辑，同时增加了关闭语音合成的选择。另外还有非常多的细节更改。 7.底层运行逻辑几乎重构，现在使用子进程进行音频推理，推理速度大幅提升。相较1.0版本，角色语音回答的速度有显著的加快。另外，更加完善了音频推理准度，还修了很多其他bug， 8.由于更换为了GPT-SoVITS V4模型，显存开销也有了显著的增加，2.0版本的显存占用可能需要至少6G... 仍然是开箱即用，但由于较1.0版本改动太大，实在无法提供文件替换的更新，用1.0的小伙伴们也只能麻烦重新下载压缩包了... 更多关于数字祥子项目的信息可以参考1.0版本视频的简介或包内的README~【MyGO】数字小祥语音聊天 下载解压开箱即用_哔哩哔哩_bilibili

Cursor免费版插件重磅来袭！！！免费版免费版！！！

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【Neuro | 开发者直播】Vedal公布熔岩灯最新消息

呃啊，还得再等两个月 素材源自25/6/10 2AM直播 Neuro官方账号：https://b23.tv/i92iUtI Twitch：twitch.tv/vedal987 Follow Vedal喵，follow Vedal thank you喵（） 大家多多支持两位可爱的小AI哦！

Framepack史诗级更新！—主流支持首尾帧视频、批量生成、分辨率调节等！一键包,支持50系显卡,支持中文提示词

模型，工作流和插件放在评论区

对齐为啥这么难？违反了机器学习的默认三大假设

聊聊大模型对齐为啥这么难 #大模型 #AI #对齐 #强化学习

我开发了室内AI智能体，户型CAD平面图一键出全屋效果图方案|1000Aldea应用计划

我和团队正在参加1000Aldea应用计划大赛，欢迎点击链接为我们助力，投出宝贵一票，谢谢大家~ 投票链接：https://fgawvhelqz.feishu.cn/record/NZU8ry84OeMAnKchFdBccsOgnph?ccm_open_type=record_message

【2025最新】从零入门深度学习+AI各学科自学路线图！爆肝3个月的时间，上百次的修改！零基础小白的必学路线！人工智能、机器学习、深度学习、python

人话版GLM讲解｜20分钟彻底搞懂广义线性回归！别再混淆逻辑/泊松/伽马回归了！

你会不会搞不清楚： 为什么“逻辑回归”不是线性回归？ 什么是泊松回归、伽马回归？ GLM到底是一种模型，还是一类模型？ 别急，本期视频用人话帮你在20分钟内搞懂广义线性回归（GLM）。不背公式、不绕概念，一次讲清GLM模型的底层逻辑 + 应用场景 + 公式直觉！ 适合对象： 想学会逻辑/泊松/伽马回归的统计新手 社科、商科、数据分析专业学生 想做论文/建模/科学思考的你！ 本视频内容包括： 认真学习数据分析的你！ GLM模型结构的通俗拆解 三大典型回归模型对比 使用场景+案例故事快速入门