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IndexTTS 2.0 整合包｜双人情绪对话实测｜整合包已发布 教程即将上线

今天先把 IndexTTS 2.0 整合包交给大家 具体的教程会在后续上线 先听效果 比讲原理更直观 这是双人对话的实测 男声 女声 都来自克隆生成 不仅克隆音色 还能克隆情绪 笑声 哭声 语气起伏 都能还原 对于创作者 这意味着全新的自由 只需文字 就能生成自然的声音 整合包已准备好 教程即将上线 敬请期待 IndexTTS 2.0双人对话整合包 https://pan.quark.cn/s/6e484ee91b10 AI整合包大全建议收藏： https://pan.quark.cn/s/19988ec3df37

当读博的你突然开窍，原来读文献也会上瘾！

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研究生论文开题不会写？快来学！“通通校园Al助手”

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甲骨文的“第二曲线”：当AI缺电缺卡，谁把订单堆到 4,550 亿美元

甲骨文股价暴涨 40%，背后不是数据库老树开新花，而是它抓住了 AI 缺电缺卡的窗口：RPO 一口气飙到 4,550 亿美元，靠 RoCE 以太网和 Supercluster 做出更快更便宜的算力底座，再通过 Database@Azure 等多云分销让收入单季跳涨 1,529%，加上媒体传出的 OpenAI 3,000 亿美元长约，市场正在给它定价一条“数据库帝国之外的第二曲线”。

我探秘了硅胶娃娃全国最大工厂｜它会成为你未来的AI伴侣吗？

作为一名前财经记者，看到感兴趣的题材就自掏腰包带着团队做了这期视频 感谢为了这期纪录片出镜的各位朋友和各位创业者

[Ilya Top 30] Ilya Sutskever 推荐的第二篇神作：Andrej Karpathy的Blog之RNN惊人效果

Ilya推荐的神作之二：Andrej Karpathy的Blog之RNN惊人效果 欢迎来到Ilya Sutskever推荐的30篇神作的第二篇：由Andrej Karpathy在2015年写下的一篇封神之作——《循环神经网络的惊人效果》(The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks)。 https://aman.ai/primers/ai/top-30-papers-for-ai-engineers/ 这篇文章充满了魔法：一个简单的RNN模型，仅仅通过逐个字符地学习，就能模仿莎士比亚的戏剧、编写看似合理的Linux代码，甚至生成维基百科条目和数学公式。我们将详细解析RNN的内部工作原理，并通过六个生动有趣的实例，亲眼见证它是如何从零开始掌握语言、风格和复杂结构的。 但更令人惊叹的是Karpathy超越时代的远见。在Transformer架构诞生之前，他就在这篇博客中精准预言了“Attention机制”将是神经网络中“最有趣的创新”。这如何为今天的大语言模型（LLM）时代埋下了伏笔？ 和我们一起，回顾这篇十年前的经典之作，不仅能理解RNN的魅力，更能看到一位AI天才如何洞见未来，预示了今天整个大模型领域的技术基石。

深度解读Anthropic封禁中国企业背后的三大原因

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颜值与智慧双杀：Claude Code华人产品经理Cat Wu的硬核开发哲学

Claude Code 团队（Anthropic）的 Cat Wu（产品经理）与 Alex Albert（开发者关系负责人）的这场对话，揭示了其独特的产品开发理念与多智能体协作模式。对话核心可概括为以下主题： 1.内部驱动迭代：原型化与全员测试 Claude Code 的新功能诞生于工程师“自下而上”的需求——开发者直接使用工具构建原型，并在内部全员测试（Dogfooding）。若功能获高使用率，则对外发布；反之则重新调整。这种强大的内部试用循环是产品成功的核心。 2.用户群体的分化模式 •小团队偏好自主性：倾向自动接受模式（auto-accept），允许 Claude 无需批准直接修改代码，并开创“多 Claude 并行”（multi-Clauding）——同时运行多个会话处理不同任务（如分支管理、专项提问） •大企业倾向计划性：更依赖计划模式（plan mode），要求 Claude 先探索代码库、制定详细工程计划再编码 3.定制化与扩展能力 用户通过三种方式深度定制 Claude Code： •CLAUDE.md 文件：作为项目的“记忆中枢”，定义架构、规范与陷阱，显著提升输出质量。 •自定义斜杠命令：保存高频指令，支持团队共享。 •钩子（Hooks）：通过脚本实现确定性行为（如提交前运行 lint、任务完成发送通知）。 4.SDK 与智能体生态 Claude Code SDK 提供了构建通用智能体的核心模块（系统提示、工具集成、权限管理），支持 30 分钟内原型化代理。应用领域远超编程，扩展至法律、合规、SRE、安全等场景。 5.最佳实践：清晰沟通与调试 •提示工程的核心是明确目标、评估标准和约束条件。 •若 Claude 行为异常，可直接询问原因（如“为什么这样做？”），它可能引用 CLAUDE.md 或文件内容解释逻辑，形成一种自我调试机制。 这场对话体现了 Claude Code 团队“自身为第一用户”的产品哲学，强调实践反馈而非理论设计，推动 AI 编程从工具向智能伙伴演进。

YOLO训练入门（上）

教你怎么跑通训练，数据集的概念，以及如何可视化数据集