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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宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

0. 前言 人形机器人的运动控制一直是机器人领域的重要挑战,而强化学习为解决这一问题提供了强有力的工具。本教程将基于宇树G1人形机器人,从基础的强化学习环境搭建开始,逐步深入到高自由度模型的训练配置、奖励函数设计与优化,最终实现复杂动作的训练控制。作者看到一个很棒的系列,所以针对性的对文章内容进行了整理和二次理解,方便大家更好的阅读《不同自由度的宇树G1机器人强化学习训练配置及运行实战 + RSL-RL代码库问题修复》、《宇树G1机器人强化学习训练奖励函数代码架构 + 创建新的奖励函数(1)》、《RL指标分析与看板应用 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(3)》、《调参解析 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(4)》、《舞蹈训练?手撕奖励函数 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(5)》。 1. 强化学习训练环境配置 1.1 基础环境搭建 宇树机器人的强化学习训练基于Isaac Gym物理仿真环境和RSL-RL强化学习框架。首先需要确保这两个核心组件正确安装和配置。 在开始训练之前,我们通过简单的命令来启动12自由度G1机器人的基础训练:

Seedance 2.0 × 飞书机器人深度集成:从API鉴权到上下文感知对话,97%开发者忽略的4个关键配置陷阱

第一章:Seedance 2.0 × 飞书机器人深度集成:从API鉴权到上下文感知对话,97%开发者忽略的4个关键配置陷阱 飞书机器人Token与Encrypt Key的双向校验陷阱 飞书机器人启用「事件订阅」后,必须同时验证 token(用于签名比对)与 encrypt_key(用于消息解密),但多数开发者仅配置了前者。若 encrypt_key 为空或未在服务端正确初始化,飞书将返回 400 Bad Request,且错误日志不显式提示原因。 // Go 示例:初始化飞书加解密器(需显式传入 encrypt_key) cipher, err := larksuite.NewAesCipher("your_encrypt_key_here") // ⚠️ 此处不可省略 if err != nil

零成本搭建飞书机器人:手把手教你用Webhook实现高效消息推送

1. 为什么你需要一个飞书机器人? 在日常工作中,我们经常需要处理各种通知需求。比如系统报警、任务提醒、审批结果通知等等。传统的解决方案包括短信、邮件或者第三方推送平台,但这些方式要么成本高,要么实时性差。飞书机器人提供了一种零成本、高效率的替代方案。 我去年负责的一个ERP系统升级项目就遇到了这个问题。当时我们需要在关键业务流程节点给不同部门的同事发送实时通知。如果使用短信,按照每天200条计算,一个月就要花费上千元。后来我们改用飞书机器人,不仅完全免费,还能实现更丰富的消息格式和精准的@提醒功能。 飞书机器人本质上是一个自动化程序,它通过Webhook技术接收外部系统的消息,并转发到指定的飞书群聊中。这种机制特别适合企业内部系统与飞书之间的集成,比如: * 运维报警通知 * 审批流程提醒 * 业务系统状态更新 * 日报/周报自动推送 * 数据监控预警 2. 5分钟快速创建你的第一个机器人 创建飞书机器人非常简单,不需要任何开发经验。下面我以电脑端操作为例,手把手带你完成整个过程。 首先打开飞书客户端,进入你想要添加机器人的群聊。点击右上角的"..."菜单,

【DeepSeek R1部署至RK3588】RKLLM转换→板端部署→局域网web浏览

【DeepSeek R1部署至RK3588】RKLLM转换→板端部署→局域网web浏览

本文为DeepSeek R1 7B 以qwen为底座的LLM在瑞芯微RK3588 SoC上的完整部署流程,记录从开发板驱动适配烧录开始,到最终的开发板终端访问模型和局域网web访问模型的完整流程,有不足之处希望大家共同讨论。 文章目录 * 一、项目背景介绍 * 二、所需工具介绍 * 1.硬件工具 * 1.X86 PC虚拟机Ubuntu20.04 * 2. 准备NPU驱动为0.9.8的RK3588开发板 * 2.软件工具 * 三、获取.safetensors模型权重 * 四、safetensors转RKLLM * 1.转换环境搭建 * 2.模型转换 * 五、RKLLM模型板端部署及推理 * 六、集成开源gradio工具实现web访问 一、项目背景介绍 先来介绍下项目背景吧,目前有一个空闲的firefly出厂的搭载瑞芯微RK3588 SoC的arm64开发板,样式如图所示: 博主之前主要进行CV领域的模型的RK开发板部署,对于LLM和VLM的接触并不算多,但现在大模型是趋势所向,并且瑞芯微及时的完成了针对各开源