AI Compass前沿速览:Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型
AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态,通过六大核心模块的系统化组织,为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。
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1.每周大新闻
可灵2.5 Turbo – 可灵推出的最新AI视频生成模型
可灵2.5 Turbo是可灵团队推出的最新AI视频生成模型,在多个方面实现了显著升级和优化。该模型以更经济的成本提供行业领先的性能,能够更好地理解复杂的因果关系和时间序列,致力于为用户带来更强大的视频生成体验。
核心功能
- 智能视频生成: 能够将文本或图像输入转化为高质量、高一致性的视频内容。
- 复杂语义理解: 具备理解视频中复杂因果关系和时间逻辑的能力,确保生成内容的连贯性与合理性。
- 性能优化与效率提升: 相较于前代版本,在生成速度和资源利用方面进行了显著优化,同时降低了使用成本。
技术原理
可灵2.5 Turbo基于先进的深度学习框架构建,尤其在生成对抗网络 (GAN) 或 扩散模型 (Diffusion Models) 等前沿AI生成技术上进行了迭代优化。其核心在于通过庞大的数据集训练,使模型能够捕捉并重现现实世界的视觉和动态规律。通过引入时序建模 (Temporal Modeling) 和因果推理 (Causal Reasoning) 机制,增强了模型对视频帧间逻辑关系的理解,从而生成具有更高时间一致性和故事情节连贯性的视频序列。性能的提升可能源于模型架构优化、并行计算策略以及高效的数据处理管线。
应用场景
- 数字内容创作: 用于广告、电影预告片、短视频、动画制作等场景,辅助创作者快速生成视觉素材。
- 个性化营销: 根据用户偏好自动生成定制化视频广告或宣传内容。
- 虚拟现实/增强现实: 生成虚拟环境中的动态元素或NPC行为动画。
- 教育培训: 制作教学动画、模拟实验视频等,提升学习体验。
- 媒体娱乐: 快速制作新闻摘要视频、体育赛事集锦或社交媒体内容。
Qwen3-Max
Qwen3-Max是阿里巴巴旗下通义千问团队推出的最新旗舰超大规模语言模型。作为Qwen系列中规模最大、能力最强的模型,其参数量超过1万亿(1T),并在36万亿(36T)tokens的数据集上进行了预训练。它是一个文本为主的大型语言模型,旨在提供卓越的文本处理能力。
核心功能
Qwen3-Max具备多项核心功能,包括强大的推理能力、精确的指令遵循、广泛的多语言支持以及解决长尾问题的能力。它不仅是一个聊天机器人,更是一个能够进行规划、调用外部工具和执行任务链的AI智能体。具体功能涵盖旅行规划、图像编辑、网页开发、深度研究和图像生成等。
技术原理
该模型基于深度学习的大型语言模型架构,其核心技术原理在于其庞大的参数规模(超过1T),这使其能够捕捉数据中复杂的模式和语言结构。通过对海量(36T tokens)数据的预训练,模型学习了广泛的知识和语言理解能力。作为AI智能体,它可能集成有高级的规划模块、工具调用接口和任务分解与执行机制,使其能够进行多步骤的复杂任务处理。
Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型
Qwen3-LiveTranslate是阿里通义团队推出的全模态实时音视频同传大模型,基于Qwen3系列模型构建。它旨在提供高精度、低延迟(最低3秒)、支持多达18种语言及多种方言的实时多语种翻译服务。该模型通过融合视觉信息(如口型、动作)来增强翻译准确性,并能输出自然语气的合成语音,有效弥合语言障碍,提升跨语言交流的流畅性。
核心功能
- 多语言实时翻译: 支持18种语言(包括中、英、法、德、日、韩等)及多种方言的离线和实时音视频同传。
- 视觉增强理解: 结合视觉上下文(如口型、手势、屏幕文字等)提升在嘈杂环境和多义词场景下的翻译准确性及鲁棒性。
- 超低延迟同传: 采用轻量混合专家架构与动态采样策略,实现最低3秒的实时翻译延迟。
- 无损翻译质量: 通过语义单元预测技术处理跨语言语序问题,确保翻译质量接近离线专业翻译。
- 自然音色输出: 经过海量语音数据训练,模型能生成语调和表现力与源语意匹配的拟人化自然音色。
技术原理
Qwen3-LiveTranslate的核心技术原理在于多模态深度学习与高效推理优化。
- 多模态数据融合: 整合语音、视觉(唇语、肢体语言、文本等)等多源信息,构建统一的多模态表征空间,增强模型对复杂语境的理解能力。
- 语义单元预测: 在翻译过程中,模型能够预测跨语言的语义结构和语序调整,通过预测性机制减少翻译延迟并保证语义的准确性和流畅性。
- 轻量混合专家 (MoE) 架构与动态采样: 采用轻量化MoE模型设计,结合动态采样策略,优化计算资源分配,实现高并发、低延迟的推理性能。
- 海量多语言音视频数据训练: 基于大规模多语言、多方言的音视频数据集进行预训练,提升模型的泛化能力和对不同口音、语速的适应性。
- 计算机视觉技术: 利用先进的计算机视觉算法识别并解析视频中的口型、动作等视觉信号,作为语音翻译的辅助信息,提高在复杂声学环境下的翻译准确性。
应用场景
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国际会议与论坛: 提供实时多语言翻译,确保不同语言背景的参会者无障碍交流,提升会议效率。
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远程教育与在线学习: 将教师讲解实时翻译成学生母语,打破语言壁垒,促进全球知识共享。
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跨国商务沟通: 支持商务谈判、电话会议及视频会议的实时翻译,避免因语言障碍导致的误解,提高合作效率。
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旅游出行: 辅助游客在异国他乡与当地人进行语音交流,解决语言难题。
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媒体直播与国际新闻: 实时翻译直播内容,让全球观众同步收看,增强媒体的国际影响力。
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项目官网:https://qwen.ai/blog?id=b2de6ae8555599bf3b87eec55a285cdf496b78e4&from=research.latest-advancements-list
Wan2.5 preview
通义万相(Wan)是阿里巴巴研发的多模态生成模型系列,Wan2.5是其最新预览版本。该模型旨在提供全面的内容创作能力,包括从文本和图像生成高质量视频,以及实现图像的智能编辑。它特别强调音画同步的视频生成能力,能够将文本、图片和音频结合,创造出富有表现力的动态内容。
核心功能
- 文生视频: 根据用户提供的文本描述,智能生成相应的视频片段。
- 图生视频: 将静态图片转化为动态视频,赋予画面生命力。
- 文生图: 基于文本提示词,生成高分辨率和高质量的图像。
- 图像编辑: 提供高级图像处理和编辑功能,实现图片内容的修改与优化。
- 音画同步视频生成: 结合音频(如人声、环境音效)与文本/图片输入,生成音画精确同步的视频,尤其擅长驱动角色面部表情和身体动作。
技术原理
通义万相2.5作为前沿的多模态生成模型,其技术核心基于先进的深度学习架构,可能融合了扩散模型(Diffusion Models)、生成对抗网络(GANs)或自回归模型等技术。通过大规模多模态数据训练,模型学习并理解文本、图像和音频之间的复杂关联。在视频生成方面,它利用时间维度上的建模能力,确保帧与帧之间的连贯性。音画同步功能则可能涉及跨模态特征对齐、音频信号处理以及面部关键点检测与动作生成技术,以实现音视频元素的精准协同和生动的角色表现力。其输出1080P视频的能力体现了模型在高分辨率合成与细节保真方面的优势。
应用场景
- 影视制作与内容创作: 用于快速生成剧本概念视频、广告宣传片、短视频内容和虚拟场景,大幅提升制作效率。
- 数字营销与品牌推广: 制作个性化、吸引人的产品介绍视频和营销图片,增强市场竞争力。
- 虚拟人与动画: 生成具备表情和动作细节的虚拟角色视频,应用于虚拟主播、数字人互动等领域。
- 教育与培训: 制作生动形象的教学动画和演示视频,提高学习参与度。
- 个人创作与娱乐: 赋能普通用户轻松将创意转化为专业级视频和图像作品。
Mixboard – 谷歌AI画板
Google Labs Mixboard是一款由谷歌实验室推出的实验性AI驱动概念画板工具。它旨在通过自然语言交互,帮助用户探索、扩展并优化创意与设计想法,实现即时可视化,类似于一个AI驱动的视觉情绪板。
核心功能
- 自然语言生成: 用户可以通过简单的文本描述(如“孟菲斯风格的杯子、碗和盘子”)生成或修改视觉内容。
- 创意概念可视化: 提供开放画布,允许用户将抽象想法或设计意图快速转化为具体的图像和设计排版。
- 图像编辑与组合: 支持通过自然语言指令对现有图像进行调整、组合,或以上传图像为参考生成新的视觉元素。
- 情绪板构建: 能够创建类似Pinterest的视觉设计板,帮助用户捕捉并呈现项目的整体“情绪”和风格。
技术原理
Mixboard的核心技术基于生成式人工智能(Generative AI),特别是先进的文生图(Text-to-Image)模型。该模型通过深度神经网络学习海量图像及文本数据,使其能够理解自然语言指令并将其映射到像素空间,从而生成全新的图像或对现有图像进行语义级编辑。其后端可能集成了大型语言模型(LLM)用于理解用户意图,并通过扩散模型(Diffusion Models)或其他生成对抗网络(GANs)来合成高质量的视觉内容,实现对图像元素、风格和布局的精准控制。
应用场景
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产品与工业设计: 快速迭代产品外观、功能或用户界面概念。
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室内设计与装饰: 辅助设计师或普通用户构思房间布局、家具搭配及整体风格。
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平面设计与营销: 制作广告创意、海报草图、品牌视觉元素和社交媒体内容。
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艺术创作与灵感探索: 为艺术家提供视觉灵感,快速生成不同风格的艺术作品或背景素材。
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活动策划与个人娱乐: 规划活动主题、布置,或纯粹用于个人兴趣的视觉探索和趣味图像生成。
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官网地址:https://labs.google/mixboard
Vidu Q2
Vidu Q2是生数科技(ShengShu Technology)推出的一款新一代图生视频(或文生视频)人工智能模型,其能力与OpenAI的Sora模型类似。该模型旨在通过先进的AI技术,实现从图像或文本描述生成高质量、高细节度的视频内容。
核心功能
- 高精度视频生成: 能够从文本或图像输入生成视频。
- 细腻面部表情刻画: 精准捕捉并生成数字角色的面部微表情,赋予角色生动且富有感染力的表演。
- 复杂场景处理: 有能力处理包括复杂表情变化的文戏、多角色打斗场景的武戏以及宏大电影级别的炫酷特效。
- 镜头语言理解与表现: 在视频生成中展现出对镜头语言的理解与运用能力。
技术原理
Vidu Q2作为新一代图生视频AI模型,其技术原理预计基于深度生成模型,如扩散模型(Diffusion Models)或生成对抗网络(GANs)的最新变体。模型可能通过大规模视频数据训练,学习时间序列上的像素分布和语义一致性,实现对场景、物体运动、光影变化乃至面部微表情的精准控制。其能够生成细腻微表情的能力,可能得益于对高分辨率人脸数据和表情库的深度学习,以及在多模态融合(如文本到视觉)方面的优化。
应用场景
- 影视制作: 用于生成电影、电视剧中的特效镜头、角色动画或预演片段,尤其是在处理数字替身或虚拟角色的表演方面。
- 游戏开发: 创建游戏内过场动画、角色表情与动作,提升游戏叙事和沉浸感。
- 广告与营销: 快速制作高质量的广告视频内容,实现创意视觉化。
- 数字内容创作: 为短视频平台、社交媒体等创作各种风格和主题的视频,降低制作门槛。
- 虚拟偶像与虚拟人: 驱动虚拟偶像或虚拟人的表演,使其表情和动作更加逼真自然。
2.每周项目推荐
Qwen3Guard – 阿里安全防护模型
Qwen3Guard是由阿里巴巴通义千问团队推出的一个针对大语言模型(LLM)安全性的Guard模型。它旨在识别、过滤并纠正LLM生成内容中的不安全、有害或偏见信息,确保LLM在复杂交互中输出安全、合规且负责任的内容。Qwen3Guard不仅是一个文本安全模型,更是一个可部署、可定制的守护系统,以应对日益增长的LLM滥用风险,是LLM部署安全防护的重要组成部分。
核心功能
- 多维度有害内容检测与过滤: 能够精准识别并处理网络暴力、色情、违法犯罪、恶意广告、隐私信息和意识形态等多种类型的有害内容。
- Prompt攻击防御: 有效识别并抵御如越狱(Jailbreak)等旨在绕过LLM安全限制的Prompt攻击。
- 内容纠正与改写: 对于检测到的有害内容,提供纠正或改写建议,引导LLM生成安全输出,而非简单地拒绝或截断。
- 可部署性与灵活性: 作为独立的守护模型,可与各类LLM集成,支持不同部署环境和定制化需求。
- 多语言支持: 具备处理多种语言有害内容的能力,增强了其全球应用潜力。
技术原理
Qwen3Guard采用基于Transformer架构的预训练语言模型,结合了监督学习(Supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)技术进行训练和微调。其核心技术包括:
- 多任务学习: 模型被训练用于同时执行多种安全任务,如分类有害内容、识别攻击意图等,提升了泛化能力和准确性。
- 上下文理解: 借助Transformer的强大序列建模能力,Qwen3Guard能深入理解用户Prompt和LLM生成内容的语义上下文,从而更准确地判断内容的安全风险。
- 对抗训练与防御机制: 通过引入对抗样本进行训练,增强模型对各类Prompt攻击的鲁棒性。
- 语义召回与知识蒸馏: 可能利用知识图谱或外部知识库进行语义召回,并运用知识蒸馏技术将大型安全模型的知识迁移到更小、更高效的Guard模型中,以实现高性能和低延迟。
应用场景
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LLM应用部署: 作为API或独立模块集成到各类基于LLM的应用(如聊天机器人、智能客服、内容创作工具)中,确保输出内容的安全性。
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内容审核与审查: 辅助人工进行大规模内容审核,自动化识别和过滤社交媒体、论坛、用户生成内容平台上的有害信息。
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企业内部合规: 帮助企业确保内部LLM工具的使用符合法规和企业安全政策,避免潜在的法律和声誉风险。
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教育与儿童友好平台: 在教育科技产品或面向儿童的AI应用中,过滤不适宜内容,提供安全健康的交互环境。
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智能推荐系统: 过滤推荐内容中的不当信息,提升用户体验和平台安全性。
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项目官网:https://qwen.ai/blog?id=f0bbad0677edf58ba93d80a1e12ce458f7a80548&from=research.research-list
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GitHub仓库:https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard
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HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3guard-68d2729abbfae4716f3343a1
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技术论文:https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard/blob/main/Qwen3Guard_Technical_Report.pdf
Qwen3-VL
Qwen3-VL是阿里云通义团队推出的Qwen系列中最强大的视觉语言模型(Vision-Language Model, VLM),旨在提供卓越的多模态能力。它代表了该系列在视觉理解方面的重要升级,同时保持了强大的纯文本处理能力,并已通过开源方式向全球开发者开放。
核心功能
- 多模态理解: 能够同时理解和处理纯文本、图像和视频等多种模态输入。
- 长上下文处理: 支持处理更长的上下文信息,提升复杂任务的处理能力。
- 空间感知: 具备对图像中物体空间位置和关系的感知能力。
- 代码生成: 能够辅助或直接生成代码。
- 高级推理与问题解决: 在复杂逻辑推理和问题解决方面表现出色。
技术原理
Qwen3-VL基于多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model, MLLM)架构,深度融合了视觉编码器和语言解码器,实现跨模态信息的有效对齐与理解。模型通过在大规模多模态数据集上进行预训练,习得对图像、视频内容及其与文本描述之间复杂关联的深层语义表征。其技术创新在于全面提升了视觉理解能力,例如在目标识别、场景理解和视觉问答等任务上表现出色,同时确保了其在传统自然语言处理任务上的高性能。模型开放源代码,支持开发者进行部署与二次开发。
- 项目官网:https://qwen.ai/blog?id=99f0335c4ad9ff6153e517418d48535ab6d8afef&from=research.latest-advancements-list
- GitHub仓库:https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
- HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl-68d2a7c1b8a8afce4ebd2dbe
Audio2Face – 英伟达AI面部动画生成模型
NVIDIA Audio2Face 是一款由NVIDIA开发的AI驱动工具,其核心功能是能够根据音频输入自动生成逼真且富有表现力的3D虚拟角色面部动画。该技术已由NVIDIA开源,旨在加速AI驱动的虚拟形象在游戏、3D应用及其他领域中的普及和应用。
核心功能
- 语音驱动面部动画: 将输入的音频内容实时或离线转换为3D角色的面部表情和口型同步动画。
- 高保真口型同步: 精确捕捉语音细节,生成与发音高度匹配的唇部动作。
- 情感表达: 能够根据语音中的情感信息,生成相应的面部表情,提升虚拟角色的表现力(通过Audio2Face-3D NIM)。
- 实时生成: 支持实时处理,使得在互动应用中生成动态面部动画成为可能。
技术原理
NVIDIA Audio2Face 技术基于深度学习模型,特别是循环神经网络 (RNN) 和生成对抗网络 (GAN) 等架构。它首先对输入的音频信号进行声学特征提取,识别出音素(phonemes)、语调(intonation)和潜在的情感(emotion)信息。随后,这些音频特征被映射到预训练的3D面部模型上。模型通过驱动面部骨骼(skeletal animation)或混合形状(blendshapes)来生成对应的面部姿态、肌肉运动和口型变化。NVIDIA的GPU加速计算能力,特别是RTX技术,为模型的实时推理和动画渲染提供了强大的性能支持。开源模式也促进了社区对模型优化和功能扩展的贡献。
应用场景
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游戏开发: 快速、批量地为游戏角色生成对话动画,降低制作成本并提升游戏体验。
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虚拟现实 (VR) / 增强现实 (AR): 创建更具沉浸感和交互性的虚拟化身,支持用户在虚拟世界中进行自然交流。
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电影与动画制作: 简化角色面部动画流程,特别是在大量对话场景中,提高动画师的工作效率。
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数字人与虚拟主播: 为虚拟偶像、AI客服、数字助理和虚拟直播提供高度拟人化的面部表情和口型。
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教育与培训: 制作互动式教学内容,使虚拟讲师或模拟训练角色更加生动逼真。
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项目官网:https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-open-sources-audio2face-animation-model/
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GitHub仓库:https://github.com/NVIDIA/Audio2Face-3D
CWM – Meta代码世界模型
CWM(Code World Model)是由Meta(Facebook Research)开发并发布的一个320亿参数的开源大型语言模型(LLM),旨在推动结合世界模型的代码生成研究。它通过“代码世界建模”实现代理式编码,使得AI能够像人类工程师一样进行代码推理、调试、修补和扩展。
核心功能
CWM的核心功能包括:
- 智能代码生成:生成高质量、符合逻辑的代码。
- 代码推理与理解:深入理解代码逻辑,支持复杂的代码分析。
- 自动化调试:识别并修复代码中的错误。
- 软件修补与扩展:对现有软件进行改进和功能添加。
- 代理式编码:使AI能够执行多步骤的软件开发任务。
- 开放权重模型:提供预训练、SFT(监督微调)和指令微调的模型权重,以及技术报告和推理代码,便于研究人员使用和复现。
技术原理
CWM作为320亿参数的LLM,其技术原理主要体现在其独特的训练阶段和“世界模型”概念:
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通用预训练阶段:模型在8万亿(8T)个token上进行预训练,其中30%为代码数据,其余为STEM(科学、技术、工程、数学)和文本数据,具备8k的上下文长度,奠定了广泛的编程和推理基础。
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世界建模中训练阶段:在5万亿(5T)个token上进行进一步训练,并显著扩展了上下文长度至131k。此阶段是实现“代码世界模型”的关键,模型通过模拟代码运行环境和预测代码行为,形成对代码世界的内在表征和理解,从而能够对程序执行结果进行推理。
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长上下文处理:支持131k的超长上下文窗口,使其能够有效处理大型代码库和多文件调试场景。
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开放权重:允许社区对模型进行深入研究、定制和二次开发。
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GitHub仓库:https://github.com/facebookresearch/cwm
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HuggingFace模型库:https://huggingface.co/facebook/cwm
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技术论文:https://ai.meta.com/research/publications/cwm-an-open-weights-llm-for-research-on-code-generation-with-world-models/
Neovate Code – 蚂蚁AI编程
Neovate Code是一个开源的代码代理(Code Agent),旨在通过智能辅助提升开发者的编程效率和体验。该项目将代码库开放至GitHub,允许社区共同参与和改进,致力于成为一款强大的AI编程助手。
核心功能
- 智能编程辅助: 作为代码代理,为开发者提供代码生成、补全、重构等智能辅助功能。
- 可定制化代理: 允许用户创建和配置自己的代码代理,以适应特定的开发需求和工作流程。
- 插件扩展机制: 支持通过插件来扩展其功能和集成其他工具或服务。
- 多提供商支持: 通过配置环境变量(如
OPENAI_API_BASE
)支持集成不同的AI模型服务提供商。
技术原理
Neovate Code的核心技术原理是基于大型语言模型(LLM)的能力,实现对代码的理解、生成与交互。它作为一个代码代理框架,通过以下方式运作:
- 自然语言处理与代码理解: 利用LLM强大的自然语言理解能力解析开发者的意图和代码上下文。
- API集成: 通过标准化接口(例如与OpenAI兼容的API)与各种AI模型服务进行通信,获取智能回复或代码建议。
- 模块化架构: 其开源设计和对插件的支持,表明它采用模块化架构,便于功能扩展和集成第三方工具。
- 环境配置: 允许通过环境变量动态配置后端服务,提供了灵活的部署和使用方式。
应用场景
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软件开发: 协助开发者快速编写代码、进行代码审查、优化代码结构,大幅提升开发效率。
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编程教学与学习: 为初学者提供实时代码建议和示例,加速学习过程。
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自动化脚本与工具开发: 帮助开发者构建自动化脚本或内部工具,减少重复性工作。
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个性化开发工作流: 开发者可根据项目特性或个人偏好,定制专属的代码代理,以满足特定场景的需求。
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项目官网:https://neovateai.dev/
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GitHub仓库:https://github.com/neovateai/neovate-code
3. AI-Compass
AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态,通过六大核心模块的系统化组织,为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。
- github地址:AI-Compass👈:https://github.com/tingaicompass/AI-Compass
- gitee地址:AI-Compass👈:https://gitee.com/tingaicompass/ai-compass
🌟 如果本项目对您有所帮助,请为我们点亮一颗星!🌟
📋 核心模块架构:
- 🧠 基础知识模块:涵盖AI导航工具、Prompt工程、LLM测评、语言模型、多模态模型等核心理论基础
- ⚙️ 技术框架模块:包含Embedding模型、训练框架、推理部署、评估框架、RLHF等技术栈
- 🚀 应用实践模块:聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿应用架构
- 🛠️ 产品与工具模块:整合AI应用、AI产品、竞赛资源等实战内容
- 🏢 企业开源模块:汇集华为、腾讯、阿里、百度飞桨、Datawhale等企业级开源资源
- 🌐 社区与平台模块:提供学习平台、技术文章、社区论坛等生态资源
📚 适用人群:
- AI初学者:提供系统化的学习路径和基础知识体系,快速建立AI技术认知框架
- 技术开发者:深度技术资源和工程实践指南,提升AI项目开发和部署能力
- 产品经理:AI产品设计方法论和市场案例分析,掌握AI产品化策略
- 研究人员:前沿技术趋势和学术资源,拓展AI应用研究边界
- 企业团队:完整的AI技术选型和落地方案,加速企业AI转型进程
- 求职者:全面的面试准备资源和项目实战经验,提升AI领域竞争力