富含可发酵碳水化合物的饮食与二甲双胍联合使用，可以改善糖尿病前期个体的餐后血糖水平，增强胰高血糖素样肽 1（GLP-1）的分泌，并有益地改变肠道微生物群，提供了一种个性化的营养-药物策略来预防糖尿病。
Amycretin是一种新型的双重GLP-1和胰淀素受体激动剂，在超重或肥胖成年人中表现出良好的安全性、耐受性和剂量比例药代动力学，支持进一步试验其减重效果。
1期和1b/2a期试验表明，ANGPTL4抑制性抗体MAR001能够安全地降低甘油三酯和残余胆固醇，支持其在现有疗法之外进一步降低ASCVD风险的潜力。
SANA 是一种水杨酸的硝基烯丙基衍生物，通过增强肌酸依赖性产热减少肥胖并改善代谢健康，在临床前和早期临床研究中显示出良好的安全性和有效性。
在肥胖老年人中，结合有氧和抗阻运动与饮食诱导的体重减轻显著改善了胰岛素分泌、代谢健康和身体功能，这可能是通过保留睫状神经营养因子受体和增加IGF-1水平介导的。
与单独使用二甲双胍相比，联合使用二甲双胍和司美格鲁肽可显著改善超重/肥胖多囊卵巢综合征女性的体重减轻、代谢参数、月经功能和自然妊娠率。
最新研究揭示，常见的口腔细菌，特别是草绿色链球菌，可以渗透到动脉斑块中，通过引发炎症和斑块破裂增加心脏病发作的风险。
除了胆固醇和血压，同型半胱氨酸在无声中硬化动脉，推动心血管疾病的进展。最新研究揭示了其生物力学影响及预防策略。
等长运动是一种静态肌肉参与的形式，可以像某些药物一样有效地降低血压，提供了一种简单、无药的方法来保护心脏和血管。
治疗开始后一个月内循环肿瘤DNA（ctDNA）的变化可以预测接受免疫检查点抑制剂治疗的dMMR/MSI-H转移性结直肠癌患者的无进展生存期和总生存期，提供了一种潜在的生物标志物，有助于治疗决策。
一项3期随机试验表明，脑转移瘤的术前立体定向放射治疗（SRT）在安全性方面与术后SRT相当，并且显著缩短了治疗时间，可能改善患者的治疗流程。
SCOT-HEART 2 的一个嵌套子研究显示，与传统的冠心病风险评分相比，冠状动脉 CT 血管造影在无症状高危个体中适度改善了健康生活方式的依从性、预防治疗的接受度以及危险因素的修正。
一项由护士主导、多学科合作的家庭支持干预措施在ICU中适度提高了家庭满意度，并显著改善了沟通质量和情感支持，填补了以家庭为中心的重症护理中的关键空白。
Zimislecel是一种同种异体干细胞衍生的胰岛细胞疗法，对1型糖尿病显示出良好的安全性和疗效，能够恢复生理胰岛功能，并使患者实现胰岛素独立，在1-2期试验中取得了显著成果。
3期试验表明，封装细胞疗法NT-501显著减缓了MacTel患者的光感受器损失，标志着一种具有可接受安全性的有希望的疾病修饰方法。
OASIS 2试验显示，50毫克口服司美格鲁肽可显著降低东亚超重或肥胖成人的体重，无论是否伴有2型糖尿病，提供了一种具有可控安全性的有希望的治疗选择。
新的研究表明，每天摄入超过五份水果和蔬菜可以显著降低慢性病风险和死亡率。
新型抑制剂AH001靶向TRPV4-RhoA-RhoGDI1轴以失活RhoA信号传导，有效降低血压并防止高血压模型中的血管重塑，为抗高血压药物开发开辟了新途径。
住院期间开始使用达格列净在两个月内未能显著减少心血管死亡或心力衰竭恶化。然而，荟萃分析支持早期使用 SGLT2 抑制剂可降低住院患者的死亡率和心力衰竭恶化。
中间效应遗传变异显著增加肥厚型心肌病的风险，并影响疾病的严重程度和预后，尤其是在与单基因突变共存时。
<p>NeuralAgent 是开源的桌面 AI 个人助手，通过自然语言指令自动化执行多种复杂任务，如模拟键盘输入、鼠标点击、浏览器导航、表单填写和邮件发送等。NeuralAgent 支持桌面自动化，在 Windows 平台上支持后台浏览器控制，实现高效任务处理。NeuralAgent 集成 Claude、GPT-4、Azure OpenAI、Bedrock、Ollama 和 Gemini 等多种主流语言模型，基于模块化设计（如规划器、分类器等），支持多模态（文本+视觉）交互。NeuralAgent 基于 FastAPI 后端、Electron 桌面应用和 React 前端构建，为用户提供高度可配置的智能分析与执行能力，助力实现真正的生产力提升。</p> <h2 style="font-size: 20px;">NeuralAgent的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：https://www.getneuralagent.com/ </li> <li>GitHub仓库：https://github.com/withneural/neuralagent</li> </ul>
<p>Copy2AI 是 AI创作助手，帮助提升用户的工作与创作效率。Copy2AI 包含三大核心产品，智能剪贴板，支持内容分析、翻译和润色；智能创作助手，提供灵感激发和文案生成；智能聊天助手，支持自然语言对话和文件分析。Copy2AI 支持本地AI部署，确保隐私安全，兼容Windows、macOS和Linux系统。Copy2AI基于强大的AI功能，适用日常办公、内容创作和生活场景，能成为用户得力助手。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Copy2AI的主要功能</h2> <ul> <li>智能对话系统：支持文件上传和联网功能，能分析文档内容、联网获取实时信息，提供深度的对话式创作支持。</li> <li>AI 仿写/改写：模仿各种性格鲜明的人物进行内容优化，支持鲁迅、李白等预设风格，支持自定义角色风格，提供仿写前后对比功能。</li> <li>灵感中心：提供灵感激发平台，输入创作主题选择灵感类型，AI帮助生成创意内容。支持随机灵感、热点追踪、趋势分析，提供灵感历史记录和分享功能。</li> <li>AI 辅助创作功能：用户输入写作内容描述和主题，选择写作类型和风格，AI能生成作文、小说、公众号文章、旅游攻略等多样化内容。</li> <li>文本工具：提供文本润色、摘要、扩展、续写、复杂化、分析等功能，帮助用户优化和提升文案质量，涵盖创作全流程。</li> <li>20+更多工具：包含小红书文案、朋友圈文案、自我介绍、AI翻译、岗位分析、观后感、个性签名、简历生成、面试模拟等丰富工具集。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">如何使用Copy2AI</h2> <ul> <li>Copy2AI 官网： <a href="http://copy2ai.com/" target="_blank" rel="noopener">http://copy2ai.com/</a> </li> </ul>
<p>文兜智写是专为招投标行业设计的AI标书制作工具。能快速解析招标文件，精准识别关键信息，自动生成符合要求的标书内容，涵盖技术方案、实施方案和商务响应等部分。核心技术依托海量语料库和行业级模型，可实现10分钟内生成10万字的投标方案，查重率低至5%。文兜智写支持多种编写模式，满足不同用户需求，适用于建筑工程、信息技术、智慧城市等众多行业。用户只需输入招标要求，可在网页端、客户端或WPS端快速生成初稿。</p> <h2 style="font-size: 20px;">文兜智写的主要功能</h2> <ul> <li> <div class="paragraph">智能解析招标文件：通过AI技术，能快速解析招标文件中的关键信息和要求，自动识别出项目需求、技术规格、商务条款等，为用户构建清晰的编标框架。</div> </li> <li> <div class="paragraph">快速生成标书：基于解析结果，系统能自动生成符合要求的标书内容，包括技术方案、实施方案、商务响应等，10分钟内可完成10万字的投标方案。</div> </li> <li> <div class="paragraph">多种编写模式：支持按照招标要求、评估标准或目录进行编写，满足不同用户的需求和场景。</div> </li> <li> <div class="paragraph">高效查重与独特性：最新版本提供查重功能，10万字的查重率仅为5%，确保生成内容的独特性和合规性。</div> </li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">如何使用文兜智写</h2> <ul> <li>注册与登录：登录文兜智写的官网： <a href="https://www.cgwenjian.com/v/ai" target="_blank" rel="noopener">https://www.cgwenjian.com/v/ai</a> </li> </ul>
<p>DecipherIt是AI驱动的研究助手工具，基于智能化手段简化和优化研究过程。工具支持将各种主题、链接和文件转化为AI生成的研究笔记本，提供全面的总结、互动问答、音频概述、可视化思维导图及自动化的FAQ生成等功能。基于Bright Data的MCP服务器，DecipherIt突破地理限制和反爬虫检测，获取全球范围内的信息。DecipherIt是多智能体AI框架CrewAI支持高效地分析和整合来自多个来源的数据，帮助研究人员、学生和专业人士更高效地进行信息探索和知识整合。</p> <h2 style="font-size: 20px;">DecipherIt的主要功能</h2> <ul> <li>深度研究：AI智能体能全面分析任何主题，从当前事件到学术课题，提供深入的分析和见解。</li> <li>多源研究整合：支持用户将文档（如PDF、DOCX、PPTX、XLSX）、网址、手动输入的文本或直接输入的主题整合到统一的研究空间中。</li> <li>AI驱动的总结：基于先进的AI智能体生成全面且结构良好的研究分析报告。</li> <li>互动问答：用自然语言查询与研究材料互动，系统根据上下文提供相关答案。</li> <li>音频概述：将研究内容转化为类似播客的音频内容，基于LemonFox TTS技术提供多种AI语音。</li> <li>智能FAQ生成：自动从研究内容中生成相关问题及详细答案。</li> <li>可视化思维导图：生成交互式的层级化思维导图，帮助用户直观理解复杂主题的结构和联系。</li> <li>全球网络访问：基于Bright Data的MCP服务器，绕过地理限制和反爬虫检测，访问全球内容。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">DecipherIt的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://decipherit.xyz/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://decipherit.xyz/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/mtwn105/decipher-research-agent" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/mtwn105/decipher-research-agent</a></li> </ul>
<p>Superblocks 专为全球大型企业打造，旨在以极低的时间和成本构建现代化、安全的软件。世界各地的团队都依赖 Superblocks 来构建关键任务内部应用程序，这些应用程序是其运营的支柱。</p> <p>此次Superblocks推出首个用于构建企业内部应用的 AI 智能体——Clark。</p> <p>借助 IT 和工程防护，赋能每位员工安全构建。</p> <p>执行企业标准：使用您的设计系统、集成、权限等进行构建。</p> <p>三种构建方式：使用 AI 生成、可视化编辑或使用您首选的 IDE 中的代码进行扩展。</p> <p>Superblocks 的定价模型取决于创建者、内部用户、外部用户的数量以及您选择的部署模式。请联系我们的团队，获取符合您组织需求的定制报价。</p>
<p>TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，TradingAgents在累计回报、夏普比率等关键指标上显著优于传统交易策略和基线模型，且自然语言操作确保了高度的可解释性，为金融交易领域提供高效且透明的解决方案。</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//eY2s2r1OPtId5tGVR4VdPd6MCBmYlETqyClINeqw.png"></p> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的主要功能</h2> <ul> <li>数据收集与分析：收集和分析多种类型的市场数据，包括基本面数据、情绪数据、新闻数据和技术指标等，为交易决策提供全面的信息支持。</li> <li>角色专业化：将复杂的交易任务分解，由具有不同专业角色的LLM代理分别负责，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、研究员、交易员和风险经理等，各司其职，协同工作。</li> <li>代理辩论与决策：基于代理之间的辩论和讨论，综合不同视角和分析结果，形成更为全面和平衡的交易策略，提高决策的科学性和有效性。</li> <li>风险控制与管理：实时监控市场风险，评估交易策略的风险敞口，采取相应的风险控制措施，如设置止损订单、调整持仓等，确保交易活动在预设的风险参数内进行。</li> <li>可解释性与透明度：用自然语言的形式记录和展示决策过程，包括代理的推理、工具使用和思考过程等，让交易者清晰地理解系统的工作原理和决策依据，便于调试和优化。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的技术原理</h2> <ul> <li>多代理系统架构：构建由多个LLM代理组成的合作系统，每个代理都具备一定的智能和自主性，能根据自身的角色和任务需求，独立地处理信息、做出决策，并与其他代理进行交互和协作。</li> <li>角色驱动的任务分解：根据交易任务的复杂性和多样性，将任务细分为多个子任务，每个子任务由具有相应角色的LLM代理负责，基于角色的协同作用，实现对复杂任务的有效处理。</li> <li>LLM与自然语言处理：基于LLM强大的自然语言处理能力，对文本数据进行深入理解和分析，提取关键信息和知识，支持代理之间的自然语言对话和辩论，及向用户解释决策过程。</li> <li>结构化与非结构化数据融合：将结构化数据（如财务报表、交易数据等）与非结构化数据（如新闻文章、社交媒体情绪等）相结合，基于LLM的分析和处理，挖掘数据之间的关联和潜在价值，为交易决策提供更丰富的信息支持。</li> <li>动态决策与实时反馈：在动态变化的市场环境中，代理能实时响应市场信息的变化，快速调整分析和决策策略，根据交易结果和市场反馈，持续优化自身的性能和表现。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TradingAgents的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://tradingagents-ai.github.io/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">tradingagents-ai.github.io</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/TradingAgents-AI" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/TradingAgents</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2412.20138" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2412.20138</a></li> </ul>
<p>Moondream是一个免费开源的小型的人工智能视觉语言模型，虽然参数量小（Moondream1仅16亿，Moondream2为18.6亿）但可以提供高性能的视觉处理能力，可在本地计算机甚至移动设备或 Raspberry Pi 上运行，能够快速理解和处理输入的图像信息并对用户提出的问题进行解答。该模型由开发人员vikhyatk推出，使用SigLP、Phi-1.5和LLaVa训练数据集和模型权重初始化进行构建。Moondream基于宽松的Apache 2.0许可证，允许商用。</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//0o2QnJ7bYwlvbzdrs0zqnK1PjTNdXtNKDr6RnBQ7.png"></p> <h2 style="font-size: 20px;">Moondream的官网入口</h2> <ul> <li>官方项目主页：<a class="external" href="https://moondream.ai/" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://moondream.ai/</a></li> <li>GitHub代码库：<a class="external" href="https://github.com/vikhyat/moondream" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/vikhyat/moondream</a></li> <li>Hugging Face Demo：<a class="external" href="https://huggingface.co/spaces/vikhyatk/moondream2" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://huggingface.co/spaces/vikhyatk/moondream2</a></li> <li>Replicate Demo：<a class="external" href="https://replicate.com/lucataco/moondream2" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://replicate.com/lucataco/moondream2</a></li> <li>第三方Streamlit实现：<a class="external" href="https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit</a></li> </ul> <p><a class="js" href="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/05/23/1747936070_LxGCfXvBod.png" data-fancybox="fancybox" data-caption="Moondream Demo"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://ai-bot.cn/wp-content/uploads/2024/03/moondream-demo.png"></a></p> <h2 style="font-size: 20px;">如何安装和使用Moondream</h2> <h3 class="border-0 text-md">方法一：克隆官方GitHub库</h3> <p>确认电脑上已安装Git和Python3，然后打开终端命令依次运行以下命令：</p> <pre>git clone https://github.com/vikhyat/moondream.git cd moondream pip install -r requirements.txt python gradio_demo.py</pre> <p>然后打开浏览器在moondream2 gradio界面中上传图像和输入文本提示，点击Submit即可</p> <h3 class="border-0 text-md">方法二：使用Streamlit实现版</h3> <p>同样首先确认电脑上已安装Git和Python3，然后打开终端命令依次运行以下命令：</p> <pre>git clone https://github.com/Doriandarko/Moondream2-streamlit.git cd Moondream2-streamlit pip install -r requirements.txt streamlit run vision.py</pre> <p>然后浏览器打开 http://localhost:8501 即可运行</p>
<p>NotebookLM 不仅仅是一款工具——它是一项创新的技术，致力于帮助用户更轻松地理解复杂信息。致力于提供高效的学习和信息获取方式，NotebookLM 旨在为研究人员、学生和教育工作者等创造便捷的知识探索环境。</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/05/20/1747778795_C0fqPtermR.jpg"></p> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 的五大功能特色</h2> <p>每一个功能都能让你的学习和工作变得更简单，发现 NotebookLM 能提供的优越体验。</p> <ul> <li>功能 1：一键将文档、幻灯片、图表等转化为音频讨论。</li> <li>功能 2：AI 主持人总结材料内容。</li> <li>功能 3：在主题间建立联系。</li> <li>功能 4：支持下载音频讨论，方便随时收听。</li> <li>功能 5：目前仅支持英语的 AI 主持人进行解释。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM：为谁而造？</h2> <p>我们的产品是为了满足希望通过听对话来学习和记忆的用户的需要，具体包括研究人员、学生和教育工作者等专业人士。他们在移动中或者进行其他活动时想要学习新信息，或者需要快速理解复杂信息和材料。</p> <h2 style="font-size: 20px;">如何工作？了解 NotebookLM 的原理</h2> <p>进一步探索 NotebookLM 如何通过将文档等转化为 AI 生成的音频讨论，给你带来便利。用户可以向 NotebookLM 中添加信息来源，然后点击“生成”按钮，AI 会处理并生成音频讨论，总结材料内容并在主题间建立联系。</p> <h3 id="title-0">NotebookLM 的独特价值</h3> <p>我们的产品带来独特的价值体现在以下几个方面：</p> <table> <thead> <tr class="firstRow"> <th>特点</th> <th>符合的人群</th> <th>使用场景</th> <th>产品特色</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>一键转化为音频讨论</td> <td>研究人员、学生、教育工作者等</td> <td>快速理解资料、复习学习材料、辅助课堂教学等</td> <td>方便快捷，将多种材料转化为音频</td> </tr> <tr> <td>AI 主持人总结内容并建立联系</td> <td>希望高效学习的人群</td> <td>学习、研究场景</td> <td>帮助理解材料，建立知识体系</td> </tr> <tr> <td>支持下载音频</td> <td>移动中学习的人群</td> <td>随时随地学习</td> <td>方便随时收听，不受时间地点限制</td> </tr> <tr> <td>仅英语解释</td> <td>英语学习者或需要英语学习资源的人群</td> <td>学习英语、理解英文材料</td> <td>提供英语学习环境</td> </tr> </tbody> </table> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 使用步骤</h2> <p>跟随以下步骤轻松开始：</p> <ol> <li>步骤 1：访问 NotebookLM 网站。</li> <li>步骤 2：创建一个新的笔记本。</li> <li>步骤 3：向笔记本中添加至少一个信息来源。</li> <li>步骤 4：在笔记本指南中，点击“生成”按钮以创建音频概述。</li> <li>步骤 5：等待 AI 处理并生成音频讨论。</li> <li>步骤 6：下载生成的音频讨论，或直接在网站上收听。</li> </ol> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 定价信息</h2> <p>价格策略：文档中未提及 NotebookLM 的定价信息，可关注官方渠道获取最新价格。</p> <h2 style="font-size: 20px;">NotebookLM 常见问题解答</h2> <p>快速找到你需要的答案，请查看下列常见问题专区。</p> <ul> <li>问题 1：生成大型笔记本的音频概述需要多长时间？ <p>答：生成大型笔记本的音频概述可能需要几分钟时间。</p> </li> <li>问题 2：AI 主持人只能使用什么语言进行解释？ <p>答：目前 AI 主持人只能使用英语进行解释。</p> </li> <li>问题 3：用户可以打断 AI 主持人的解释吗？ <p>答：用户不能打断 AI 主持人的解释。</p> </li> </ul> <p> </p>
<p>TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器，显著提高推理速度，减少对大规模数据集的依赖。模型在模拟和真实机器人平台上经过广泛测试，证明在速度、数据效率以及多任务学习和泛化能力方面优于现有的先进模型OpenVLA。TinyVLA的推出，为机器人控制领域提供一种快速、高效的新方法，有望在资源受限的环境中实现快速部署和应用。</p> <p> </p> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的主要功能</h2> <ul> <li>快速推理： TinyVLA能在极短的时间内处理视觉数据和语言指令，生成相应的机器人动作，显著提高了决策和执行的速度。</li> <li>数据高效： 模型减少对大规模机器人数据集的依赖，无需昂贵的预训练过程，降低训练成本和资源消耗。</li> <li>多任务处理： 能处理多种不同的任务，如抓取、放置、堆积等，展示良好的多任务学习能力。</li> <li>强泛化能力： 在未见过的新环境、新物体和新指令下，TinyVLA仍能保持较高的执行成功率，表现出强大的泛化能力。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的技术原理</h2> <ul> <li>多模态模型初始化： TinyVLA基于预训练的多模态模型（如Pythia）作为策略网络的基础，模型已经在大量视觉-语言数据上进行训练，具备良好的语义理解能力。</li> <li>策略骨干优化： 通过训练轻量级的多模态模型（VLM），TinyVLA在保持模型性能的同时减少模型参数量。</li> <li>扩散策略解码器： 在微调阶段，集成扩散策略解码器直接输出机器人的动作，替代传统的基于token的预测方法，提高动作预测的连续性和准确性。</li> <li>LoRA微调技术： 用低秩适应（LoRA）技术对预训练的VLM部分进行微调，只更新模型中一小部分参数，从而保持模型的原有知识并提高训练效率。</li> <li class="last-node">一次性多步预测： TinyVLA能一次性预测一系列未来的动作，而不是单步预测，提高动作预测的连贯性和整体效率。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://tiny-vla.github.io/?utm_source=ai-bot.cn" target="_blank" rel="noopener nofollow">tiny-vla.github.io</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/lesjie-wen/tinyvla" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/lesjie-wen/tinyvla</a>（即将开源）</li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2409.12514v1" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2409.12514v1</a></li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">TinyVLA的应用场景</h2> <ul> <li>家庭自动化： 在智能家居环境中，TinyVLA使机器人理解自然语言指令执行家务任务，如收拾杂物、开灯或关灯。</li> <li>工业自动化： 在制造和包装生产线上，TinyVLA能控制机器人进行精密的组装、分拣和质量检测工作。</li> <li>服务机器人： 在餐饮或医疗服务行业，TinyVLA帮助机器人理解顾客需求，提供点餐、送餐或导医服务。</li> <li>灾难响应： 在灾难救援场景中，TinyVLA指导机器人在复杂环境中进行搜索和救援任务。</li> <li>教育和培训： TinyVLA作为教育机器人的大脑，通过交互式学习辅助儿童教育或专业技能训练。</li> <li>实验室助理： 在科学实验室中，TinyVLA指导机器人进行样品处理、化学分析等重复性工作。</li> </ul>
字节把他的基于节点的流程构建引擎开源了：http://flowgram.ai ！ 支持固定布局和自由布局模式，提供了一套交互最佳实践，特别适合需要明确输入和输出的可视化工作流 flowgram会用AI技术来增强你的工作流程，比如，它可以帮你自动完成一些重复的任务，或者根据你的需求自动调整流程 支持扩展，你可以根据需求添加新的节点功能，也就是说可以把它应用到比如自动化办公、数据分析等各种不同的场景中
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Supabase 是什么 Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品，它为开发者提供了一个功能全面的 Backend as a Service (BaaS) 平台。由 Supabase, Inc. 开发，它旨在简化开发过程，让开发者能够快速启动项目并专注于构建应用程序的核心功能，而无需担心后端基础设施。Supabase 提供了包括 Postgres 数据库、实时功能、身份验证、存储和扩展在内的多种功能。 Supabase 的主要功能和特点 Supabase 的核心功能包括： 全功能的 Postgres 数据库：每个项目都可以使用 Postgres 数据库，支持实时功能和数据库备份。 身份验证：通过一系列身份提供者和 API 添加和管理电子邮件和密码、无密码、OAuth 和移动登录。 实时订阅：允许应用程序实时接收数据库更改。 存储：为应用程序提供存储解决方案。 边缘函数：在用户附近的服务器上运行代码，以提高性能。 Supabase 的独特之处在于其开源特性，这意味着用户可以自行托管或修改服务，避免了供应商锁定的问题。 如何使用 Supabase 要开始使用 Supabase，开发者需要在 Supabase 网站上创建一个项目。然后，他们可以使用 Prisma 迁移和种子向数据库添加示例数据，并从 RedwoodJS 应用程序中查询数据。Supabase 提供了详细的文档和指南，帮助开发者快速上手。 Supabase 的适用人群 Supabase 适用于希望快速构建和部署应用程序的开发者和公司。特别是那些需要全功能后端服务，但又不想自己搭建和维护的开发者，Supabase 提供了一个简单易用的解决方案。开源特性也吸引了许多寻求自定义和灵活性的开发者。 Supabase 的价格 Supabase 提供了免费的基础计划，适用于小型项目和初学者。对于需要更多资源的大型项目，Supabase 提供了付费计划，价格根据使用情况而变化。具体的定价信息可以在 Supabase 官网上找到。 Supabase 产品总结 Supabase 是一个强大的开源 Backend as a Service 平台，它为开发者提供了一个简单、灵活且功能全面的解决方案。通过其丰富的功能和开源特性，Supabase 能够满足不同开发者的需求，帮助他们快速构建和扩展应用程序。无论是小型项目还是大型企业，Supabase 都提供了一个可靠的后端服务，让开发者可以专注于创造出色的用户体验。
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