人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解：词元分类（token-classification）和命名实体识别本文深入简出介绍了 Transformers 框架中的 token-classification 任务，从基础概念到实际应用，包括命名实体识别、分词和词性标注，最后还会提供详细的代码示例和 WebUI 界面操作，帮助你快速上手词元分类和命名实体识别……
人工智能OpenAI Sora 震撼发布：20 秒内生成专业级视频，开启创作新时代！2024 年 12 月 10 日，OpenAI 正式推出 Sora 文生视频大模型，标志着视频创作进入了一个全新的时代。用户只需输入提示词，Sora 即可在 20 秒内生成最高 1080p 分辨率的专业级视频，支持多种宽高比和编辑功能。尽管存在一些技术挑战，如物理运动不自然和缺乏音频生成，Sora 依然凭借其强大的视频处理能力吸引了大量创作者。文章详细介绍了 Sora 的功能特点、应用场景及未来发展潜力，探讨了它对视频制作领域的深远影响……
人工智能Bolt.new 用一句话快速构建全栈应用：本地部署与应用实战（Ollama/Qwen2.5 等）本文详细介绍如何本地 Ollama 和国内大模型资源，在本地环境中快速部署和使用 Bolt.new，结合 Ollama 和 Qwen2.5-Coder，轻松实现从代码编写到自动部署的全流程。适合所有希望提升开发效率的开发者……
人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解：文本分类（text-classification 或 sentiment-analysis）本文深入浅出地介绍了Transformers框架中的text-classification任务，并结合Gradio库搭建一个可视化的Web界面，帮助您快速掌握文本分类的最佳实践。通过Pipeline API，您可以轻松使用预训练模型进行情感分析、垃圾邮件检测等任务……
人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解：文本转音频（text-to-audio 或 text-to-speech）本文详细介绍了Transformers框架中的text-to-audio任务，展示了如何使用Bark和ChatTTS模型将文本转化为自然流畅的语音。通过实际案例，探讨了该技术在有声读物、在线教育、虚拟助手等领域的应用，帮助开发者提升产品的用户体验，创造更多可能性……
