很多大咖说人形机器人5年内无法商业化，还真不一定#机器人#人形机器人#开普勒机器人#开普勒K2大黄蜂#特斯拉#optimus#机器人商业化落地

「Github一周热点82期」OpenAI最强开源模型、实时语音活动检测工具、团队知识库工具、 本地 AI 应用开发工具和命令行工具的帮助集合

GitHub 一周热点第82期(2025/8/3 - 8/9），本期内容包括OpenAI最新开源模型、实时语音活动检测工具、团队知识库工具、 本地 AI 应用开发工具和命令行工具的帮助集合。最后还有2份资料分享。

我竟然做了一个手机版comfyui？

comfyui app https://pan.quark.cn/s/8387e305882e 给一个免费的三联呗 后续会开源源代码

wan2.2人物一致性lora训练经验分享（1）

个人觉得flux可以放弃了，wan2.2效果好太多，可以练lora，又可以生图又可以生视频，编辑也可，支持中文生态。 总结： 1.图是wan2.2生成的正脸图，说明提示词跟图片，wan2.2模型能够完全对应起来，能够理解提示词并生成图片。 2.然后一张图，提示词不变，作为wan2.2图生视频的首帧，通过加人物动作提示词生成正侧脸，抬头，低头，45度侧脸，45度抬头，半身，特写等照片，也可以旋转生成微笑愤怒等表情，但是wan2.2这次升级了表情系统，而且我抽卡几次笑得不自然我就没用表情图。 3.生成图片后，人工打标，提示词是之前生原始图用的提示词，只是把人物状态改进去。 这样就生成了数据集， 4.其中数据集的提示词描述很详细，图片不同的地方提示词也不同，图片的共同点都有提示词描述，不同点也有提示词描述，唯一模型不理解的相同之处就是脸长得一样，然而这一特征又跟提示词中的触发词“zxc2008"这个模型不理解的字符联系起来，模型训练loss收敛之后，就学会zxc2008是这个长相了。 提示词打标示例： 原始正脸： zxc2008,一位东亚23岁女性，中等特写，正面，平视角度，伦勃朗光艺术效果。她有两束黑色长麻花辫，发丝在暖金色逆光下闪烁透亮光泽，动态自然飘逸，大号棕色眼睛，和浅粉色嘴唇。她穿着深蓝色水手服校服，白色大翻领饰有棕色细条纹，搭配深色衣身，带有红色蝴蝶结。背景模糊，有蓝绿色光斑，营造林间傍晚逆光的散景效果。光线突出了她的脸部，勾勒柔和轮廓光与发丝透光感，皮肤覆盖细腻柔光，营造出柔和的光泽和温和的阴影。构图遵循三分法，她的脸部位于上三分之一。景深保持对她的脸部聚焦，同时背景柔和模糊。美学质量非常高。图像拥有温暖、自然的色调。她头发和制服的质感光滑且细致。照片利用制服条纹和辫子创造的引导线，引导观众的注意力到她的脸部。视觉风格偏向日系清新胶片写真，质感细腻，色彩温暖柔和，着重呈现逆光下的发丝。 图生视频生成正侧脸和45度侧脸的提示词： 一位东亚23岁女性，中等特写，正脸转向一侧，平视角度，伦勃朗光艺术效果。她有两束黑色长麻花辫，发丝在暖金色逆光下闪烁透亮光泽，动态自然飘逸，大号棕色眼睛，和浅粉色嘴唇。她穿着深蓝色水手服校服，白色大翻领饰有棕色细条纹，搭配深色衣身，带有红色蝴蝶结。背景模糊，有蓝绿色光斑，营造林间傍晚逆光的散景效果。光线突出了她的脸部，勾勒柔和轮廓光与发丝透光感，皮肤覆盖细腻柔光，营造出柔和的光泽和温和的阴影。构图遵循三分法，她的脸部位于上三分之一。景深保持对她的脸部聚焦，同时背景柔和模糊。美学质量非常高。图像拥有温暖、自然的色调。她头发和制服的质感光滑且细致。照片利用制服条纹和辫子创造的引导线，引导观众的注意力到她的脸部。视觉风格偏向日系清新胶片写真，质感细腻，色彩温暖柔和，着重呈现逆光下的发丝。 我生了一共9张，仅举个例子 打标正侧脸： zxc2008,一位东亚23岁女性，中等特写，左侧脸，平视角度，伦勃朗光艺术效果。她有两束黑色长麻花辫，发丝在暖金色逆光下闪烁透亮光泽，动态自然飘逸，大号棕色眼睛，和浅粉色嘴唇。她穿着深蓝色水手服校服，白色大翻领饰有棕色细条纹，搭配深色衣身，带有红色蝴蝶结。背景模糊，有蓝绿色光斑，营造林间傍晚逆光的散景效果。光线突出了她的脸部，勾勒柔和轮廓光与发丝透光感，皮肤覆盖细腻柔光，营造出柔和的光泽和温和的阴影。构图遵循三分法，她的脸部位于上三分之一。景深保持对她的脸部聚焦，同时背景柔和模糊。美学质量非常高。图像拥有温暖、自然的色调。她头发和制服的质感光滑且细致。照片利用制服条纹和辫子创造的引导线，引导观众的注意力到她的脸部。视觉风格偏向日系清新胶片写真，质感细腻，色彩温暖柔和，着重呈现逆光下的发丝。 打标45度侧脸： zxc2008,一位东亚23岁女性，中等特写，45度侧脸，平视角度，伦勃朗光艺术效果。她有两束黑色长麻花辫，发丝在暖金色逆光下闪烁透亮光泽，动态自然飘逸，大号棕色眼睛，和浅粉色嘴唇。她穿着深蓝色水手服校服，白色大翻领饰有棕色细条纹，搭配深色衣身，带有红色蝴蝶结。背景模糊，有蓝绿色光斑，营造林间傍晚逆光的散景效果。光线突出了她的脸部，勾勒柔和轮廓光与发丝透光感，皮肤覆盖细腻柔光，营造出柔和的光泽和温和的阴影。构图遵循三分法，她的脸部位于上三分之一。景深保持对她的脸部聚焦，同时背景柔和模糊。美学质量非常高。图像拥有温暖、自然的色调。她头发和制服的质感光滑且细致。照片利用制服条纹和辫子创造的引导线，引导观众的注意力到她的脸部。视觉风格偏向日系清新胶片写真，质感细腻，色彩温暖柔和，着重呈现逆光下的发丝。

2000 token/s！这才是 AI 写代码该有的速度！Qwen3-Coder 480B 实测

家人们，我人傻了！真有 AI 写代码能快到电脑冒烟啊？！ 最近阿里通义千问发了个专门给程序员用的 Qwen3-Coder，结果被我发现一家超猛的厂商 Cerebras，直接给它上了 4800 亿参数的顶配版，还放出狠话说速度能到 2000 token/s！这速度直接把 Claude 按在地上摩擦，快了整整 30 倍！ 这期视频带大家【全程不加速】，在 VSCode 里从零手搓一个功能完整的 AI 聊天 App。来看看它到底是真的牛，还是吹牛！ 🔥 本期高能看点： 🚀 快到离谱的速度： 亲眼见证 2000 token/s 的代码生成，感受什么叫真正的「瞬间完成」！ 🧠 4800亿参数的巨无霸： 体验顶配大模型理解复杂需求的实力，上下文理解能力拉满！ 💻 从零到一硬核实战： 看 AI 怎么搞定 TypeScript、Tailwind、API 串接、流式输出，甚至最后还被我要求写了个 Windows 98 复古 UI！ 兄弟们觉得这套组合能干翻 Copilot 和 Cursor 吗？把你的看法打在弹幕和评论区！ 视频制作不易，请务必给 UP 主一个【点赞、投币、收藏】三连支持一下，感谢大家！ --- 空降坐标： 00:00 - 开幕雷击：快到冒烟的 AI？ 00:28 - 环境配置：VSCode + Cline + Cerebras 一把梭 01:24 - 价格屠夫：2000 token/s 和 2400万 Token/天是什么概念？ 02:31 - 正式动手：让 AI 从零写个聊天 App 04:21 - 翻车？AI 的自我修养 (Debug) 05:48 - 功能升级(一)：让它自己加个模型选择列表 07:48 - 功能升级(二)：徒手写 Markdown 渲染，AI：我太难了 09:05 - 功能升级(三)：多聊天室 + 本地存储，安排！ 10:23 - 闲聊：完整上下文的 Qwen vs 断章取义的 Claude 13:26 - 终极整活：给我变！Windows 98 复古风！ 13:58 - 总结：这波啊，是真香！ --- #AI #人工智能 #编程 #程序员 #硬核 #黑科技 #通义千问 #Qwen #开发工具 #Nextjs #VSCode #Copilot #Cursor #AI写代码

图灵奖得主杨立昆：真正智能的系统必须分层规划，而这无法通过LLM来解决

图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆今年4月末在NUS120中表示，真正智能的系统必须能够进行分层规划，而我们无法通过大语言模型来解决这个问题。

没想到吧！带数字人讲解的PPT就这么简单

豆包+Kimi+蝉镜这套组合真的绝了，一键生成PPT并转成带数字人讲解的PPT视频，做套微课五分钟轻松搞定。企业的内训、视频宣传，各行各业的线上课相信有了它们，你再也不用到处找外包了吧！

别以为孩子只需学好课本知识就够了，在 AI 时代，一些看似 “不务正业” 的技能或许更关键。

2025年最新免费无限制AI聊天软件合集，堪比酒馆吊打某野的免费无限制AI，内置多种大语言模型，无论是**还是剧情都可爽玩！

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性能接近 GPT-4o！Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 本地部署与实测

欢迎关注我的知识星球：https://t.zsxq.com/FF0He 我会分享最新AI资讯、源代码、回答你的提问。 惊喜更新！通义千问发布了全新的 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 模型，这款“小模型”的性能却超乎想象，在推理、编码和多语言能力上都实现了巨大飞跃，甚至在多个基准测试中直逼 GPT-4o 和DeepSeek-V3。 本期视频将带你： 🔹 快速了解 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 的强大新特性，包括 256K 超长上下文。 🔹 通过详细的图表，直观对比它与 GPT-4o 等顶尖模型的性能差距。 🔹 提供本地部署教程，使用 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 在电脑上轻松运行。 🔹 全方位实战测试，涵盖交互式报表生成、动画创作、复杂逻辑推理、多轮对话一致性、数学解题和项目规划等多个场景。 🔹 分享我 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 的真实使用体验。 如果你正在寻找一款可以在本地流畅运行、性能强劲的开源模型，那么这款 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 绝对不容错过！ 时间戳 00:00 - 新模型亮点速览 02:32 - 本地部署教程 (LM Studio) 04:07 - 代码与创意实战：从报表到动画 07:53 - 推理与逻辑挑战 11:12 - 项目规划、翻译与数学 16:12 - 总结：最强本地小模型？我的使用感受 资源： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507