2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

SparkAi系统:渐进式AIGC系统,一款基于OpenAi/ChatGPT、GPT-5.2/GPT-5、最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、DeepSeek、Sora-2、VEO3.1、Agent智能体 扣子(coze)插件、工作流、函数、知识库 等AI大模型能力开发的一站式AI系统;支持「🤖AI聊天」、「🎨专业AI绘画」、「🧠AI智能体」、「🪟Agent应用」、「🎬AI视频生成」等,支持独立私有部署!提供面向个人用户 (ToC)、开发者 (ToD)、企业 (ToB)的全面解决方案。

一、SparkAi系统/官网

最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、GPT-5.3-Codex、GPT-5.2、GPT-5-PRO、gpt-image-1.5绘画大模型、超强生图 nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、最强VEO3/3.1、最火Sora-2.0视频生成大模型支持公告

Midjourney HD视频功能

全新的MJ高清视频创作能力

超强生图模型Nano Banana:支持最新Nano-Banana-2 第二代绘图(gemini-3-pro-image-preview)大模型

单图玩法(制作3D手办)等创意玩法
多图玩法(人物换装联动等创意玩法)

支持Claude最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview大模型

VEO3.1视频生成大模型

VEO3谷歌官方最新的视频生成模型,生成的视频带有声音,目前全球独一家带有声音的视频模型。 支持VEO3/3.1、VEO3.1-fast、VEO3.1-components(支持首帧传递,不支持尾帧)、veo3.1-pro大模型:支持视频自动配套音频生成,质量高价格很低,性价比最高的选择。
生成效果质量演示
提示词(VEO3.1-PRO模型生成):
一只小狗开着保时捷汽车,在城市路口被交警发现,刚检查是否酒驾,小狗突然开走。
VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

支持Sora 模型 2.0视频生成大模型

提示词(Sora-2模型生成):
一只真实的老虎和一只可爱的猫 大街上 跳着musicmusic卡点舞。
Sora-2大模型生成效果质量演示

Sora-2大模型生成效果质量演示

支持最新GPT-5.2相关大模型

支持最新gemini-3.1-pro相关大模型

支持最新gpt-image-1.5绘画大模型

OpenAI gpt-image-1.5 模型, 更好的一致性。

.....

程序逐步功能迭代增加、价格保持统一、超高性价比版本系统! 截止2026年3月系统已经不断开发更新迭代三年之久。

《SparkAI系统介绍文档 - 渐进式AIGC系统》

二、Coze-Agent独立大模块开发

工作流调用演示

返回和官方一致

2.1 Agent首页

支持Agent网站名称动态设置

2.2 Agent智能体商店

支持Agent智能体使用自动评分、活跃度、热度(自研算法)

2.3 Agent智能体对话首页

支持推荐问题设置和显示

2.4 Agent智能体实时流式响应

2.5对话完成响应

Agent智能体推荐问题支持、用户前端快捷追问支持

2.6 Agent智能体实时响应调用模型、插件、工作流、思考过程

2.7支持多文件类型上传

2.8插件、工作流、知识库等配置

2.9支持Agent应用链接分享功能、微信扫码分享功能、对话记录预览模式、内容海报分享功能

3.0系统功能特性

三、系统演示

快速体验

SparkAi官方演示站:

https://ai.sparkaigf.com

管理后端:

https://ai.sparkaigf.com/sparkai/admin

测试账号:admin、123456

四、系统功能模块

4.1 AI全模型支持/插件系统

AI大模型

4.2 AI智能体应用

4.2.1 AI智能体广场

GPTs应用+Prompt自定义预设应用、可全网搜索使用

4.2.2 支持用户自定义创建AI智能体

4.3 AI专业绘画

文生图/图生图/参考图生图

Vary Region 局部编辑重绘
混图生图
AI换脸

4.4 Dall-E2/E3绘画

支持对话绘画

4.5 独立AI视频生成(PikaAi)

文生视频 / 图生视频 可生成15秒视频

4.6 智能思维导图生成

4.7 AI画廊

画廊广场

4.8 推介系统

4.9 支持微信登录

支持微信环境静默登录、浏览器中微信主动扫码登录、邮箱注册登录、手机号注册登录

4.10 微信官方原生支付支持

支持官方微信支持、易支付、码支付、虎皮椒支付等支付方式, 支持同步检查订单状态, 支持订单搜索和管理。

官方微信支付开启下,在PC端我们会调用native支付(直接生成二维码支付)

在手机微信环境内,我们将调用Jsapi支付(直接调用手机微信钱包进行支付)

更多详情直接访问官方演示站查看~

4.11 手机移动端(部分)

更多详情直接访问官方演示站手机端查看

4.12 管理后台(部分)

新版本仪表盘

智能体其他和后台页面太多功能,就不展示了,直接访问官方演示站点和演示后台。

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Flutter 组件 google_generative_language_api 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:生成式 AI 集成,构建大语言模型调度与全场景智能推理治理架构

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欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 google_generative_language_api 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:生成式 AI 集成,构建大语言模型调度与全场景智能推理治理架构 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态迈向全场景 AI 赋能、涉及高效的语义理解、自动化内容生成及严苛的端云协同智能隐私保护背景下,如何实现一套既能深度对接 Google 生成式语言模型(如 Gemini、PaLM)、又能保障异步请求高响应性且具备多模态输入处理能力的“AI 调度中枢”,已成为决定应用智能化水平与用户体验代差的关键。在鸿蒙设备这类强调分布式协同与端侧算力按需分配的环境下,如果应用依然采用低效的 REST 手写拼接,由于由于 payload 结构复杂性,极易由于由于“协议解析异常”导致鸿蒙应用在大模型推理环节发生由于由于由于由于通讯阻塞。 我们需要一种能够统一模型调用语义、支持流式(Streaming)响应且符合鸿蒙异步异步并发范式的

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人工智能:自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战

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人工智能:自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在医疗健康领域的应用场景和重要性 💡 掌握医疗健康领域NLP应用的核心技术(如电子病历分析、医学文本分类、疾病预测) 💡 学会使用前沿模型(如BERT、GPT-3)进行医疗健康文本分析 💡 理解医疗健康领域的特殊挑战(如医学术语、数据隐私、数据质量) 💡 通过实战项目,开发一个电子病历分析应用 重点内容 * 医疗健康领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(电子病历分析、医学文本分类、疾病预测) * 前沿模型(BERT、GPT-3)在医疗健康领域的使用 * 医疗健康领域的特殊挑战 * 实战项目:电子病历分析应用开发 一、医疗健康领域NLP应用的主要场景 1.1 电子病历分析 1.1.1 电子病历分析的基本概念 电子病历分析是对电子病历文本进行分析和处理的过程。在医疗健康领域,电子病历分析的主要应用场景包括: * 病历结构化:将非结构化的电子病历文本转换为结构化数据 * 病历检索:检索相关的电子病历 * 病历质量评估:

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微调模型成本太高,用RAG技术,低成本实现AI升级

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文章目录 * 大模型 RAG 技术深度解析:从入门到进阶 * 一、大语言模型(LLM)的三大痛点 * 1.1 幻觉问题:一本正经地胡说八道 * 1.2 时效性问题:知识更新不及时 * 1.3 数据安全问题:敏感信息泄露风险 * 二、RAG 技术:检索增强生成 * 2.1 RAG 的定义 * 2.2 RAG 的架构 * 2.2.1 检索器模块 * 2.2.2 生成器模块 * 三、使用 RAG 的八大优势 * 3.1 可扩展性:减少模型大小和训练成本 * 3.

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构建AI临床副驾驶:基于Go的电子病历智能助手与HIS对接实战(上)

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摘要 本文旨在为医疗信息化开发者提供一套可落地的“AI临床副驾驶”设计方案,通过Go语言构建一个轻量、高效的中间层服务,与医院现有的HIS/EMR系统无缝对接。我们聚焦于三个典型智能场景——复诊记忆延伸、首诊导航提醒、病历质控与术语规范,展示如何在不侵入原有系统的情况下,为医生提供实时、精准的辅助决策信息。文章涵盖总体架构设计、多种HIS对接方式(REST/HL7/FHIR/DB视图)、接口契约定义、关键业务流程、完整的Go代码骨架,以及安全合规、部署运维等实践要点。所有代码均基于生产环境经验提炼,可作为项目直接启动的参考原型。 目录 1. 引言:电子病历的“副驾驶”时代 2. 总体架构:Go中间层 + HIS主系统 1. 设计原则 2. 组件划分

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