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牛逼！教学动画 AI 一键生成？！ 只需输入一个概念，雾象AI（Fogsight）调用大模型生成教学演示动画。 物理、数学、计算机、设计……抽象知识一秒变可视，可对话修改。 本地部署，以最宽松的MIT license在github上开源，支持多种大模型API。 对孩子教育帮助很大啊，点赞这个项目。 Github开源地址见评论

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向阳乔木

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可以拿来做教育演示的一款动画引擎AI工具，Fogsight，给定一个概念词，它即会生成一段叙事完整的动画 整个动画的叙事完整性、趣味性、视觉效果都还可以，用在教育上，把抽象概念做成教学动画非常实用 生成的动画还配有双语旁白 智能编排，从旁白、视觉元素到动态效果，整个工作流自动完成 有用户界面，可以进一步编辑和优化生成效果 代码作者是开源的，见下条 #AI教学动画 #Fogsight #AI教育
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AI教育领域的应用，一个AI数理化老师：TheoremExplainAgent，它可以生成5分钟动画视频来给学生讲解数学公式和科学定理，实用性很强 双智能体架构设计： 一个规划智能体，负责备课，设计教案，写讲稿 一个编程智能体，负责制作课件，用Manim生成Python动画脚本及相应音频 支持数学、物理、化学、计算机科学等学科 代码即将开源 #AI教学工具 #AI老师 #TheoremExplainAgent #AI教学视频
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以前想要制作数学和物理教学这类交互动画，需要用到 Manim 这些专业工具，还得搞清楚 LaTeX 公式渲染和相机运动等。 现在用 Math-To-Manim 这个开源 AI 工具，只需要一句话简单描述就能自动生成完整的交互动画。 从分析概念逐步构建到目标主题，自动生成包含详细 LaTeX 公式和镜头设计，全流程自动化完成。 GitHub： 同时输出动画代码和完整的 LaTeX 学习笔记文档，并提供了 55+ 个涵盖物理、数学、计算机科学等领域的示例动画。 通过克隆代码到本地，安装相关依赖，并配置好模型 API Key，即可在可视化操作界面输入描述生成动画。
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GitHubDaily

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每个人都能买得起 英伟达发布个人AI超级计算机 ，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。 将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。 设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心 也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿 参数的大语言模型。 通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿 参数模型。 而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。 简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！
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在 GitHub 上发现一个开源的学习工具：Get It，可帮助我们通过多种方式深度学习 PDF 文件内容。 自动在 PDF 文件上标注关键概念，还可转化为 3D 模型、动画演示、公式推导等可视化内容，同时生成一张知识图谱。 GitHub： 内置四种工具：对话问答、闪卡记忆、选择题测验，还有一个「费曼模式」让我们反过来教 AI。 每次练习结束，系统会从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分，分数只升不降，能直观看到自己的进步。 工具可直接用 ChatGPT 账号驱动，所有数据都存在本地，不上传任何服务器。 支持 macOS、Windows 和 Linux，适合经常通过 PDF 文件学习的同学使用。
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参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。 有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。 自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub： 主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单 提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。
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一个开源超实用的终端小工具：llmfit，狂揽了 14000+ GitHub Star！ 只需运行一条命令，就能帮我们找到哪些大模型适合在自己的电脑上本地部署跑起来。 并且还会对每个模型的质量、速度、适配性和上下文维度上进行评分，帮助我们从中筛选。 GitHub： 想在自己电脑上本地部署大模型的朋友，可通过这工具先知道能跑什么大模型再选择部署。
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香港科技大学开源了一个很牛的音乐生成模型 - 最多可以生成 5 分钟的带人声音乐 - 支持中文普通话和粤语 - 在RTX 4090 上，生成30s音频大约需要360秒 - 标签组成为：类型，仪器，情绪，性别和音色
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OpenWebUI 绝对是这几个本地大模型推理界面可视化做得最好的。他们刚刚又发布了一个 推理 token 路径可视化 Narrative Beam Search，会生成n个可选路径，并演示从中选择一个。可以基于系统提示词选择不同的路径。看上去十分炫酷。 给没用过 OpenWwebUI 的同学，OpenWebUI 类似 Ollama，都是一个包含了推理引擎和界面以及 MCPServer 的大模型前端框架，算是一个 All-in-one 的大模型平台，下载后点击即可自动下载你需要的大模型并使用。 OpenWebUI 地址：
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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供 这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频
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千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。 网友：我想学AI相关的专业，我对AI很感兴趣，请问我应该选计算机还是数学？ 我：你一定要选计算机，先把python和数据结构基础打好， 然后从deep learning这门课开始学，可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机，或者用google colab，先从最简单的 CNN 开始训练，找一个dataset，自己安装好pytorch和cuda、cudnn，抄一个经典CNN model，训练你的第一个神经网络， 然后可以学习transformer，学习encoder only的BERT，学习decoder only的GPT模型，从minGPT开始，训练你的最小版本的GPT模型， 如果你对训练模型感兴趣，可以读个PhD，如果你的inference感兴趣，可以多花点时间看cuda，简单学习一下nvidia tensor core architecture，可以了解GPT后续的模型的架构， 如果你对inference感兴趣，你也可以直接看vllm的架构，读里面的代码，理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型， 如果你对AI Agent感兴趣，可以从ReAct Agent开始看，然后看SWE Agent，知道一个Agent是如何抽象出来的，如何调用function call，如何自己做reasoning，如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的， 然后你可以看codex的架构，看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。 张雪峰（下面视频中可以找到原话）： 孩子，你一定要学数学，数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业，数学是一切专业之母，所有专业的老祖宗！ 孩子，deepseek就是一群纯数学博士造出来的，这些人天天研究数学，就把deepseek造出来了！ 孩子，AI本质就是数学建模，就是一个个自变量，你只有研究数学，一直读到数学博士，才能把这些数学建模研究明白，计算机毕业生是永远研究不明白AI的！ 我的结论是，鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝，都是彻彻底底的大傻逼。
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一个模型搞定视频+音频+口型! 你看到的这个就是 LTX 刚刚发布的 LTX-2 开放权重大模型, 这个模型可以文生视频或者图生视频, 这个模型最大的特点是在保证了画质和一致性的同时, 可以生成音频! 而且音频和口型完全适配! 并且说话人神态也非常棒! 模型大小是 19B, 相当可用! 演示视频是我用 HuggingFace Zero GPU 生成的 demo, 10秒视频大概需要5分钟左右生成时间. 我测试目前来看最大的优点就是口型和声音生成得非常好, 并且一致性很高. 指定人物使用什么样的银色就能稳定生成. 当然模型也有不足之处, 主要是还是偶尔能看到模型生成人物皮肤的那种油腻感. 当然官方的 pro 版本在这点上处理的更好, 并且 pro 版本支持4K分辨率输出, 当然 pro 版本是没有开源的.
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karminski-牙医

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我艹！ 这个实时进行图片识别的模型Rf-def牛逼啊！ 完全本地化部署开源且免费就可以使用啊！ 关键仅需300 m啊！ 可以实时识别人物、动物、物品等，并且我做了ui升级，可以总结输出识别报告以及分析运动过程等！ 我觉得还是很不错的！可以快速启用！ 我把它完全开源给大家，记得Star！原来的Ui有点不好看，所以搞了一下！ 项目地址：评论区哈
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Berryxia.AI

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