微博评论智能机器人
“用户可以使用评论罗伯特来自动回复微博评论、进行网友交流以及学习人类的语言习惯和逻辑。”
用户A发布了一篇微博，评论罗伯特自动回复并表达了自己的观点。
用户B在微博评论区遇到了困惑，评论罗伯特给出了解答。
用户C与评论罗伯特展开了一次有趣的对话。
自动评论和回复微博
与网友进行交流
学习并模仿人类的语言习惯和逻辑
https://weibo.com/p/1005055762999670/
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MatterGen是微软推出的创新生成模型，专门用在设计无机材料。基于独特的扩散过程，逐步细化原子类型、坐标和周期晶格，生成跨越周期表的稳定、多样化的无机材料。MatterGen能被微调，满足广泛的性能约束，如化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等。与以往的材料生成模型相比，MatterGen在生成稳定、独特且新颖的材料方面表现出色，其生成的结构更接近DFT局部能量最小值。MatterGen能在给定的DFT属性计算预算内，找到更多满足极端性能约束的材料。
生成稳定、多样化的无机材料：跨越周期表生成各种无机材料，且生成的材料具有较高的稳定性、独特性和新颖性。满足广泛性能约束：基于微调，生成满足特定化学组成、对称性、磁性、电子和机械性能等约束条件的材料，如高磁性密度的磁性材料、特定带隙的半导体材料、高体模量的超硬材料等。逆向材料设计：直接根据目标性能约束生成材料结构，突破传统基于已知材料筛选方法的限制，大大提高寻找新型材料的效率。
扩散模型：基于扩散模型生成晶体材料。扩散模型基于逆转固定的破坏过程生成样本，该过程用学习到的分数网络实现。对于晶体材料，定义考虑其独特周期结构和对称性的定制化扩散过程，分别对原子类型、坐标和周期晶格进行破坏和去噪。分数网络：预训练等变分数网络，在大型稳定材料结构数据集上联合去噪原子类型、坐标和晶格。分数网络输出等变分数，用在去除噪声，无需从数据中学习对称性。适配器模块：引入适配器模块，在具有性能标签的额外数据集上对分数模型进行微调。适配器模块是注入基础模型每一层的可调组件，能根据给定的性能标签改变模型输出，实现对目标性能约束的引导生成。数据集：用大型多样化数据集Alex-MP-20进行预训练，该数据集包含从Materials Project和Alexandria数据集中重新计算的607,683个稳定结构。
项目官网：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen技术论文：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08628-5
能源存储：用在设计新型电池材料，如高比容量的锂离子电池正极材料和高性能的固态电解质，提高电池的能量密度和功率密度。催化：开发高选择性催化剂，用在石油化工和精细化工中的特定化学品合成，及环境催化中的汽车尾气处理，提高反应效率和环境友好性。碳捕获：设计高效吸附二氧化碳的材料和将二氧化碳转化为有用化学品的催化材料，实现碳的循环利用，助力环境保护。电子材料：研发新型半导体材料和高性能磁性材料，用在制造高性能的电子器件，推动电子技术的发展。超硬材料：开发用在切削工具和耐磨涂层的超硬材料，提高机械部件的耐磨性和抗腐蚀性，应用于航空航天、汽车等领域。
GameFactory 是香港大学和快手科技联合提出的创新框架，解决游戏视频生成中的场景泛化难题。框架基于预训练的视频扩散模型，结合开放域视频数据和小规模高质量的游戏数据集，通过多阶段训练策略，实现动作可控的游戏视频生成。
场景泛化能力：GameFactory 能生成多样化的游戏场景，不局限于单一风格或预设的场景。使生成的视频更具真实感和多样性。动作可控性：通过动作控制模块，GameFactory 可以实现对生成视频中角色或物体动作的精确控制。高质量数据集支持：为了支持动作可控的视频生成，GameFactory 采用了 GF-Minecraft 数据集。该数据集包含 70 小时的《我的世界》游戏视频，具有多样化的场景和详细的动作标注。交互式视频生成：GameFactory 支持生成无限长度的交互式游戏视频。用户可以通过输入指令或交互信号来控制视频内容的变化。
预训练视频扩散模型：GameFactory 基于在开放域视频数据上预训练的视频扩散模型，能生成多样化的游戏场景，突破了传统方法对特定游戏风格和场景的限制。三阶段训练策略第一阶段：使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）对预训练模型进行微调，使其适应目标游戏领域，同时保留大部分原始参数。确保模型在开放域的泛化能力得以保留。第二阶段：冻结预训练参数和 LoRA，专注于训练动作控制模块，避免风格与控制信号之间的纠缠。目标是确保生成的视频能根据用户输入进行准确的动作控制。第三阶段：移除 LoRA 权重，保留动作控制模块参数，使系统能在各种开放域场景中生成受控的游戏视频，不局限于特定的游戏风格。动作控制模块：GameFactory 引入了动作控制模块，支持自回归动作控制，能生成无限长度的交互式游戏视频。GF-Minecraft 数据集：为了支持动作可控的视频生成，研究团队发布了高质量的动作标注视频数据集 GF-Minecraft。数据集包含 70 小时的《我的世界》游戏视频，具有多样化的场景和详细的动作标注。数据集的设计满足了以下三个关键需求：可定制的动作：支持大规模、低成本的数据收集。无偏的动作序列：确保动作组合的多样性和低概率事件的覆盖。多样化的场景：通过预设的环境配置（如不同的生物群落、天气条件和时间段）增强场景多样性。
项目官网：https://vvictoryuki.github.io/gamefactoryarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08325
游戏开发：GameFactory 通过预训练的视频扩散模型和动作控制模块，能生成多样化的游戏场景和交互式视频内容。游戏内容创新：GameFactory 的开放域生成能力使其能够突破传统游戏引擎的限制，创造出全新的游戏风格和场景。自动驾驶：其动作控制模块和场景生成能力可以用于模拟自动驾驶环境，生成多样化的驾驶场景。具身智能（Embodied AI）：通过生成多样化的交互场景，为具身智能的研究提供支持。
【精选推荐】ChatGPT侧边栏(国内直连)，是一款基于的OpenAI公司ChatGPT3.5模型开发的聊天机器人，具有丰富的问题模版，方便快捷，提问精准。
用于提供聊天机器人功能，回答用户的问题和进行对话交互。
回答用户的常见问题
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基于OpenAI公司ChatGPT3.5模型
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https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/bhadlcmphhhmlejhgojnhlkdfbcffmil
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XMusic是腾讯多媒体实验室自主研发的AI通用作曲框架。用户只需上传视频、图片、文字、标签、哼唱等任意内容，XMusic能生成情绪、曲风、节奏可控的高质量音乐。基于自研的多模态和序列建模技术，可将提示词内容解析至符号音乐要素空间，以此为控制条件引导模型生成丰富、精准、动听的音乐，达到商用级的音乐生成能力要求。XMusic适用于视频剪辑配乐、商超会场环境音乐选择以及互动娱乐、辅助创作、音乐教育、音乐治疗等诸多场景，能大幅降低音乐创作门槛，随时随地实现AI辅助创作，打造个人专属的“行走的音乐库”。
多模态输入生成音乐：支持图片、文字、视频、标签、哼唱等多种模态内容作为提示词，生成情感可控的高质量音乐。例如输入“逗趣横生，让人捧腹大笑”的描述，XMusic就会生成一段节奏俏皮、旋律欢快的音乐。情绪、曲风、节奏可控：用户可以根据自己的需求，生成具有特定情绪、曲风、节奏的音乐，满足不同场景下的音乐使用需求。商用级音乐生成能力：基于自研的多模态和序列建模技术，XMusic可以将提示词内容解析至符号音乐要素空间，并以此为控制条件引导模型生成丰富、精准、动听的音乐，达到商用级的音乐生成能力要求。
核心框架：基于本地化部署的Transformers算法框架，该框架具有强大的自然语言处理能力和跨模态学习能力，为音乐生成提供了坚实基础。核心组件：XProjector：将各种形式的提示（如图像、视频、文本、标签和哼唱）解析为符号音乐元素（如情感、流派、节奏和音符）在投影空间内生成匹配的音乐。XComposer：包含生成器和选择器。生成器基于创新的符号音乐表示生成可控制情感且旋律优美的音乐；选择器通过构建涉及质量评估、情感识别和流派识别任务的多任务学习方案来识别高质量的符号音乐。 运行机制：分为解析、生成、筛选三个阶段。解析阶段基于自然语言处理和图像识别技术，对用户输入的提示词进行分析并映射至符号音乐要素投影空间；生成阶段，生成器将音乐要素映射至符号音乐表征序列，解码器根据这些表征序列生成匹配的音乐旋律和节奏；筛选阶段，筛选器对生成的批量音乐进行质量评估，筛选出质量最高、最符合用户需求的音乐。
项目官网：https://xmusic-project.github.ioarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08809
互动娱乐：在互动娱乐场景中，可根据用户的互动行为或输入生成相应的音乐，增强互动体验。辅助创作：为音乐创作者提供灵感和辅助，帮助其快速生成音乐素材，提高创作效率。音乐教育：音乐课的老师可使用XMusic生成多样的节拍、节奏、音高练习曲目，并结合实际教学场景，发挥AI生成音乐的教学辅助能力。音乐治疗：根据治疗需求生成相应的音乐，辅助音乐治疗过程。
Google预计将推出的付费语言模型服务
“可用于获取信息、进行智能写作、创建虚拟助手等”
提出一个数学问题，Bard Advanced可以给出解释过程的解答
让Bard Advanced写一篇关于空气污染的文章
创建一个虚拟客服机器人，通过Bard Advanced赋予其回答问题的能力
回答问题
数学计算
逻辑推理
文本生成
创建自定义机器人
https://www.google.com/bard
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Seaweed APT是字节跳动推出的对抗性后训练（Adversarial Post-Training）模型，能实现图像和视频的一站式生成。Seaweed APT基于预训练的扩散模型，直接对真实数据进行对抗性训练，而非用预训练模型作为教师来生成目标，在单步生成中实现高质量的图像和视频输出。Seaweed APT引入多项改进，包括确定性蒸馏初始化的生成器、增强的判别器架构及近似R1正则化目标，提高训练的稳定性和生成质量。实验表明，Seaweed APT能在单步中生成1024px的图像和2秒、1280×720、24fps的视频，且在视觉保真度上超越传统的多步扩散模型。
单步高质量图像生成：能生成 1024px 分辨率的图像，且在视觉保真度、细节和结构完整性方面与多步扩散模型相当。单步高分辨率视频生成：首次实现 1280×720、24fps、2 秒长的视频生成，显著提高视频生成的效率和质量。实时生成能力：在单个 H100 GPU 上，Seaweed APT 能在 6.03 秒内生成一个 2 秒的 1280×720 24fps 视频，基于 8 个 H100 GPU 并行化，整个生成过程实现实时处理。超越预训练模型：直接在真实数据上进行对抗性训练，Seaweed APT 避免预计算视频样本的高昂成本，在某些评估标准上超越预训练的扩散模型，特别是在真实感、细节和曝光问题上。
预训练扩散模型初始化：用预训练的扩散变换器（DiT）作为初始化，避免预计算视频样本的高昂成本，且在某些评估标准上超越预训练模型。对抗性训练：基于对抗性训练目标对真实数据进行训练，直接在真实数据上进行训练，生成更接近真实分布的样本，提高生成质量和真实感。生成器设计：采用确定性蒸馏初始化生成器，用离散时间一致性蒸馏（discrete-time consistency distillation）和均方误差损失进行初始化。生成器在训练过程中主要关注单步生成能力，始终输入最终时间步 T。判别器设计：判别器用预训练的扩散网络进行初始化，在潜空间中直接操作。判别器包含 36 层 Transformer 块，总参数量为 80 亿。基于在多个时间步引入新的交叉注意力块，判别器能更好地区分真实样本和生成样本。近似 R1 正则化：为解决大规模 Transformer 模型中 R1 正则化的高阶梯度计算问题，推出一种近似方法。在真实数据上添加小方差的高斯噪声，减少判别器在真实数据上的梯度，实现与原始 R1 正则化一致的目标。训练细节：首先在图像上进行训练，然后在视频上进行训练。用大量的 H100 GPU 和梯度累积达到较大的批量大小，提高训练的稳定性和结构完整性。采用指数移动平均（EMA）衰减率来稳定训练过程，在训练过程中调整学习率确保训练的稳定性。
项目官网：https://seaweed-apt.comarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08316
视频广告制作：快速生成高质量、风格多样的视频广告，减少制作成本和时间。影视内容创作：为电影和电视剧生成特定风格的视频片段，提升创作效率和内容多样性。社交媒体内容：生成个性化、高质量的视频和图像，增强用户参与度和内容吸引力。游戏开发：快速生成游戏中的角色、场景和道具图像，加速游戏开发流程。教育与培训：生成教育视频和培训材料，提高教学效果和培训质量。
拥有一个与协作的聊天AI
“可用于个人学习、工作协作、个人助手等场景”
个人学习：用户可以利用Own Chat进行问题求解、知识学习
工作协作：团队成员可以使用Own Chat进行项目讨论、任务分配
个人助手：用户可以将Own Chat作为个人助手，记录日程、提醒事项
创建自己的ChatGPT
协作功能
登录与Google账号
https://ownchat.me/
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OmAgent是Om AI和浙江大学滨江研究院联合开源的多模态语言代理框架，能简化设备端智能代理的开发。OmAgent支持可重用的代理组件，助力开发者构建复杂的多模态代理，处理文本、图像、视频和音频等多种输入形式。OmAgent赋能各种硬件设备，如智能手机、智能可穿戴设备、IP摄像头等，基于抽象不同设备类型，简化连接到先进多模态模型和算法的过程。OmAgent优化了计算流程，提供实时交互体验，具备易连接多样设备、集成前沿多模态模型、支持复杂问题解决算法等关键特点，提供直观的接口构建可扩展的代理，适应各种应用需求。
多设备连接：OmAgent让连接物理设备变得非常简单，比如手机、眼镜等，能构建直接在设备上运行的应用，提供智能手机应用和对应的后端，用户无需担心复杂的设备连接问题，可以专注于代理功能的开发。高效模型集成：集成SOTA模型，整合最先进的商业和开源基础模型，为应用开发者提供了最强大的智能支持。提供算法实现接口：为研究人员和开发者提供易于使用的流程编排接口，方便他们实现最新的代理算法，如ReAct、DnC等。让OmAgent能够支持更复杂的任务和问题解决，拓展代理的功能边界。
视频预处理与存储：场景检测：将视频分割成独立的视频块，记录每个块的开始和结束时间戳，并从中均匀采样帧。视觉提示：用面部识别等算法标注视频帧，提供额外的视觉信息。音频文本表示：基于ASR算法将视频中的语音转换为文本，并区分不同的说话者。场景描述：用MLLMs生成每个视频段的详细描述，包括时间、地点、人物、事件等信息。编码和存储：将生成的场景描述向量化并存储在知识数据库中，同时保存原始文本和时间戳信息。分治循环（DnC Loop）：任务分解：将复杂任务递归分解为可执行的子任务，直到子任务足够简单直接处理。工具调用：在处理过程中，根据需要调用外部工具（如视频回放工具“rewinder”）补充信息，解决信息丢失问题。任务执行：基于递归树结构存储任务执行路径，确保任务的顺利执行和结果的合并。工具调用机制：自主调用：根据任务信息自主生成工具调用请求参数，调用外部工具（如互联网搜索、面部识别、文件处理等）完成复杂任务。视频回放工具：特别提供“rewinder”工具，在需要时回放特定时间段的视频，提取详细信息。查询处理与检索：时间戳提取：从查询中提取时间信息，用在过滤检索结果。文本编码与检索：将查询文本编码为嵌入向量，用在从知识数据库中检索相关的视频段信息。任务传递：将检索到的视频段信息和原始任务传递给DnC Loop进行处理。结果合成与输出：子任务执行：DnC Loop递归执行子任务，处理复杂任务，在必要时调用工具补充信息。结果合成：将所有子任务的执行结果合成最终答案，基于专门的节点输出最终结果。
项目官网：https://www.om-agent.com/GitHub仓库：https://github.com/om-ai-lab/OmAgentarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.16620
视频监控：实时分析监控视频，检测异常事件并发出警报，提高安全性和响应速度。内容推荐：为用户推荐个性化视频内容，结合多模态信息提供更全面的推荐。教育：解析教育视频，生成总结和笔记，通过互动学习提升用户体验。娱乐与影视：分析影视内容，提供剧情总结和角色介绍，增强观众的观影体验。智能客服与支持：通过自然语言查询视频内容，提供详细答案和多模态交互服务。
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