在直播带货的浪潮中，Streamer-Sales大模型以其独特的智能功能，为直播销售带来了革命性的变革。这不仅仅是一个工具，它是直播带货的智能伙伴，能够自动生成吸引用户的解说文案，实时回答客户问题，让销售变得更加生动和高效。

　　主播文案一键生成： 根据商品特性，Streamer-Sales能够自动生成解说文案，激发用户的购买欲望，提升销售转化率。

　　推理加速： 集成了LMDeploy技术，Streamer-Sales在推理速度上进行了显着提升，支持KV缓存和Turbomind，让直播互动更加流畅。

　　检索增强生成 (RAG)： 结合商品说明书和相关文档，Streamer-Sales能够生成更加贴合实际的文案内容。

　　数字人生成： 通过虚拟主播视频，Streamer-Sales能够提供更加生动的商品解说，提升观众体验。

　　Streamer-Sales是基于InternLM2 进行指令微调的模型，集成了多项先进技术，构建了一个全面的直播带货系统。其架构包括数据生成与处理、模型训练与微调、推理与生成、语音处理、数字人生成及实时信息查询等多个模块。

　　streamer-sales-lelemiao-7b： 专为直播带货生成解说文案的模型，通过大量商品数据训练，生成高质量文案。

　　线上直播销售、线下门店推广、商品广告文案生成等，Streamer-Sales都能发挥出色的作用。

　　目前，Streamer-Sales项目已在GitHub上开源，提供了模型下载链接和在线体验平台，使直播带货主播可以轻松接入这一强大的AI助手，享受其带来的便利和优势。

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　　今天凌晨，苹果首个生成式AI大模型AppleIntelligence正式登场。AppleIntelligence支持自然语言理解，支持在不同应用中分析你的内容和指令，可以自动润色邮件，总结备忘录，也可以实现生成式图片，同时支持文本生图功能，提供素描、插图和动画等多种风格。私有云计算拥有芯片级别的数据保护，所有数据不会被存储，苹果也不可能访问相关数据，保证用户隐私安全。

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　　PPWORD是一个集合了多种全球主流AI技术的平台，提供包括音乐创作、绘画、作品展示等多样化服务。它基于GPT4 Turbo、Dall-E3.0等先进技术，以稳定、快速、免费的特点，为用户带来全新的创意体验。

　　Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库，它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型（LLM）的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息，从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域，尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

　　Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于商品特点进行解说并激发用户购买意愿的智能模型。它通过深度理解商品特点，以生动、精准的语言为商品量身打造解说词，让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是线上直播销售还是线下门店推广，这款模型都能成为销售的得力助手，提升销售效率，增强用户体验，为品牌形象加分。

　　Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于InternLM2微调而来的AI模型，能够根据商品特点进行解说，激发用户的购买意愿。它适用于线上直播销售和线下门店推广，可以显着提升销售效率和用户体验，为品牌形象加分。该模型通过智能解说，使商品细节和整体效果更加生动、精准，从而吸引消费者。

　　Streamer-Sales 销冠是一个基于大语言模型的智能卖货主播系统，它能够根据商品特点从激发用户购买意愿的角度出发进行商品解说。该模型在 InternLM2 的基础上通过指令微调而来，集成了 LMDeploy 加速推理，支持 ASR 语音生成文字，RAG 检索增强生成，Agent 网络查询等功能，并通过 TTS 技术生成带有感情的语音，最终生成主播数字人视频，为商品解说提供全方位的技术支持。

　　Cadenza是一款AI驱动的音乐制作工具，它允许用户通过简单的描述来生成专业的MIDI和弦进行。该工具能够确保和弦流畅地转换，适用于各种音乐风格，从流行到爵士。Cadenza的主要优点包括用户友好的界面、实时生成和弦进行的能力以及与各种数字音频工作站(DAW)的兼容性。价格方面，Cadenza在促销期间以30美元的价格出售，这使得它对于音乐制作人来说是一个经济实惠的选择。

　　Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集，包含54亿个注释，覆盖1.26亿张图像，精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

　　Tellers是一个AI驱动的视频编辑平台，它允许用户将书面内容快速转化为视频，无需视频编辑专业知识。该平台通过使用机器学习和信号处理算法，为用户提供了一种创新和实用的方式来扩展内容的覆盖范围，提高SEO排名，触及新的社区，并提高内容的可访问性。Tellers还提供了商业版，支持企业整合和定制化服务，满足数据隐私和内部软件集成的需求。

　　MyTrainingPlan是一个提供个性化马拉松和半程马拉松训练计划的网站。它通过AI技术根据用户在Strava上的活动历史和当前健康状况来创建定制的训练计划。用户可以轻松调整计划以适应变化，并与之前的训练周期进行比较，以保持动力。此外，网站还提供里程统计、配速计算器和比赛倒计时等工具，帮助用户更好地准备比赛。

　　Licode是一个无代码平台，为构建者、企业和创业者提供了一个原生由AI驱动的网页应用创建环境。它允许用户无需编码即可轻松构建SaaS、门户、仪表板、CRM、聊天应用和表单应用。Licode内置了AI功能，用户可以随时随地在应用中启用AI提示，赋予用户即开即用的AI能力。此外，Licode还提供了预构建的UI组件、内置的认证和用户管理系统、与Stripe集成的账单管理、安全的数据库存储以及自定义业务逻辑的动作创建功能。

　　SEOJuice是一个AI驱动的内部链接工具，旨在简化SEO工作，通过自动化创建内部链接，帮助网站提升在搜索引擎中的排名。由Vadim个人开发，以解决手动添加内部链接的繁琐和耗时问题。SEOJuice通过AI扫描网站内容，找到合适的上下文链接和关键词，并自动添加，从而提升整个网站的SEO性能。作为一个自筹资金、独立运营的项目，SEOJuice不依赖外部投资，以用户订阅费用为运营资金。

　　Florence-2-large-ft是由微软开发的高级视觉基础模型，使用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够通过简单的文本提示执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集，包含54亿个注释，覆盖1.26亿张图像，实现多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。

　　豆包 MarsCode 是一款即将发布的智能开发工具，旨在通过AI技术激发开发者的创造力。它将为编程工作带来革命性的改变，提高开发效率，降低技术门槛。

　　Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。

　　Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示来执行如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿注释的5.4亿图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

　　Multi是一款专为软件开发团队设计的协作工具，它通过多人协作、共享控制、即时通讯和自动记录等功能，帮助团队成员更高效地沟通和工作。产品基于Zoom的高质量音视频基础设施，提供低延迟的共享控制体验，并通过AI技术自动生成会议摘要和行动项，进一步加速团队的软件开发流程。

　　通义灵码是一款专为开发者设计的智能编码助手，支持多种开发环境，包括JetBrains IDEs、Visual Studio Code、Visual Studio等。它通过集成先进的AI技术，帮助开发者快速完成编码任务，提高编码效率和质量，适用于各种编程语言和开发场景。

　　MOFA-Video是一种能够将单张图片通过各种控制信号动画化的方法。它采用了稀疏到密集(S2D)运动生成和基于流的运动适应技术，可以有效地使用轨迹、关键点序列及其组合等不同类型的控制信号来动画化单张图片。在训练阶段，通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号，然后训练不同的MOFA-Adapters来通过预训练的SVD生成视频。在推理阶段，不同的MOFA-Adapters可以组合起来共同控制冻结的SVD。

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