原创 小茸茸 2025-03-06 09:44 重庆
TheoremExplainAgent：AI 驱动的数学与科学教学动画；谷歌推出基于 Gemini 2.0 的 AI Mode 测试版；阿里开源 QwQ-32B：320 亿参数推理模型，性能媲美 DeepSeek-R1
DiffRhythm 谛韵: 开源音乐生成模型
DiffRhythm，中文名谛韵，是由西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP Lab）开发的一种 AI 音乐生成模型。
作为全球首个基于潜在扩散技术（Latent Diffusion）的端到端完整歌曲生成模型，DiffRhythm 只需要 8GB VRAM 就能在 10 到 12 秒内生成一首完整歌曲，目前仅支持中英文。
DiffRhythm 能够一次性生成包含人声和伴奏的完整歌曲，就像 Suno 和 Udio 一样，最长能生成 4 分 45 秒的完整歌曲。
最关键的是，DiffRhythm 完全开源，佬们可以在HF上在线体验[1]玩玩看
DiffRhythm 在线体验: https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/DiffRhythm
TheoremExplainAgent：AI 驱动的数学与科学教学动画
TheoremExplainAgent[2]（简称 TEA）是由 TIGER AI Lab 开发的一款 AI 多智能体，专门设计用于将复杂的数学和科学定理转化为易于理解的 Manim 教学动画，每段动画时长能超过 5 分钟。
TEA 背后结合了大语言模型（LLM）的推理能力、Manim 动画技术以及语音合成技术。
这个项目和三花的小视频宝的原理差不多，同样也是大模型 + Manim + TTS 哎！唯一的不同就是处理 Manim Scene 时，TEA 是动态的（不可控），而小视频宝是范式的。
我加的几个 Manim 群表示天塌了，哈哈哈。
TheoremExplainAgent GitHub 仓库: https://github.com/TIGER-AI-Lab/TheoremExplainAgent
LTX-Video 0.9.5：开源可商用视频生成模型
LTX-Video[3] 是由 Lightricks 开发的一款基于 AI 的开源视频生成模型，昨天发布了 0.9.5 版本。这个版本支持了商业用途，还新增了首尾帧视频生成，最高可生成 5 秒视频。此外，还支持了对 AMD ROCm 的支持，AMD yes！
佬们可以在官方的 LTX Studio[4] 上试用。
LTX-Video GitHub 项目: https://github.com/Lightricks/LTX-Video
LTX Studio 在线试用: https://app.ltx.studio/ltx-video
ComfyUI-Pruna：无损加速 Stable Diffusion 和 Flux 模型推理
ComfyUI-Pruna[5] 提供了一个ComfyUI的自定义编译节点，能够显著加速 Stable Diffusion（SD）和 Flux 模型的推理过程，同时保持输出质量基本不变。
官方基准测试显示，使用 Pruna 的 “x-fast” 和 “torch_compile” 编译模式，每秒迭代次数（IPS）得到了显著提升，尤其是对 SD 的加速效果尤为明显。
看着还是非常的强，不知道质量影响有多大，有需要的不要错过
ComfyUI-Pruna GitHub 项目主页: https://github.com/PrunaAI/ComfyUI_pruna
谷歌推出基于 Gemini 2.0 的 AI Mode 测试版
Google 在其搜索中引入了两项重要的 AI 功能升级：AI Overviews 的扩展和新的 AI Mode 测试版。
AI Overviews 相信大家在搜索时会经常碰到，而 AI Mode 是基于 Gemini 2.0 的定制版本，有点类似 Deep Research，能够通过更高级的推理、思考和多模态能力帮助用户解决搜索问题。
目前，AI Mode 还在实验阶段，你可以在Google Lab[6]中申请体验。
我的号提示“您的账号目前无法使用搜索实验室”，佬们可以试试
Google Lab 实验页面: https://labs.google.com/search/experiment/22
阿里开源 QwQ-32B：320 亿参数推理模型，性能媲美 DeepSeek-R1
阿里开源了其最新的 QwQ-32B 推理模型，这是一款拥有 320 亿参数的先进模型。
QwQ-32B 的性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 相媲美，采用了 Apache 2.0 开源协议。
更多详情可以查看官方博客[7]，现在已经可以在QwenChat[8]上体验这一模型了。
QwQ-32B 官方博客: https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-32b/
QwenChat 体验页面: https://chat.qwen.ai/
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