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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IDEA 中的 AI 编程插件怎么选?Copilot / 灵码 / TRAE 实际使用对比

IDEA 中的 AI 编程插件怎么选?Copilot / 灵码 / TRAE 实际使用对比

# 【不吹不黑】Java 开发者真实体验:IDEA 三大 AI 编程插件深度对比(Copilot / TRAE / 灵码) > 本文是一篇**技术交流与使用体验记录**,仅用于分享 Java 开发过程中使用 AI 插件的真实感受与效率提升方式,不涉及任何商业推广或广告行为。 *** ## 一、写在前面:为什么要写这篇文章 过去一年,大模型能力的跃迁,直接改变了开发者的工作方式。**AI 已经不再是“写 Demo 的玩具”,而是逐渐演变为 IDE 中的“第二大脑”** 。 本文的目的非常明确: *   记录一名 **Java 后端开发者** 在真实项目中使用 AI 插件的体验 *   对比不同插件在 **补全、对话、Agent 工作流** 等方面的差异 *   帮助开发者根据自身场景选择合适的工具,而不是盲目跟风 本文所有结论,

【收藏】大模型训练加速秘籍:LLaMA Factory与Megatron-LM的无缝集成方案

序言 LLaMA Factory 是一个广受欢迎的开源大模型微调平台,以其简洁的 API、丰富的训练范式支持(如 (增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等)和活跃的中文社区, 成为国内开发者进行LLM 微调的首选工具之一。其基于 Hugging Face Transformers生态构建,支持使用 Accelerate或 DeepSpeed 作为训练加速后端,在单机多卡场景下表现优异。 然而,当面对百亿参数以上的大模型或大规模多节点分布式训练需求时,传统基于数据并行的训练方案(如 ZeRO 或 FSDP)往往面临通信瓶颈与显存效率不足的问题。 此时,若能将 LLaMA Factory强大的数据处理与训练配置能力,与 NVIDIA Megatron-LM 这类专为超大规模模型设计的高性能分布式训练框架相结合,将显著提升训练吞吐与可扩展性。

Altera FPGA 的 Avalon MM总线接口规范介绍(精简版)

Altera FPGA 的 Avalon MM总线接口规范介绍(精简版)

本文参考Altera文档:1. Introduction to the Avalon® Interface Specifications Avalon总线是一种协议较为简单的片内总线,主要用于连接片内处理器与外设,以构成片上可编程系统(SOPC)。使用Avalon接口能够轻松连接Intel FPGA中的各个组件,从而简化了系统设计。Avalon接口常用于高速数据流传输、读写寄存器和存储器、控制片外器件等。此外,也可以使用Avalone接口自定义组件,以增强设计的互操作性。 Avalon共有以下七种接口: * Avalon Clock Interface, Avalon时钟接口 -- 驱动或接收时钟信号的接口。 * Avalon Reset Interface, Avalon复位接口 -- 驱动或接收复位信号的接口。 * Avalon Memory Mapped Interface (Avalon-MM), Avalon存储器映射接口 -- 基于地址的读/写接口,是主-从连接的典型接口。 * Avalon Streaming Interface (Avalon-ST),

具身智能论文阅读:OpenVLA:An Open-Source Vision-Language-Action Model

Abstract 在大规模互联网视觉-语言数据与多样化机器人示范的组合上预训练的大型策略,有潜力改变我们教机器人新技能的方式:与其从零开始训练新行为,不如通过微调这些视觉-语言-动作(vision-language-action, VLA)模型,来获得稳健且可泛化的视觉运动控制策略。然而,VLA 在机器人领域的广泛应用仍面临挑战:1)现有的 VLA 大多是封闭的,公众无法访问;2)先前的工作未能探索高效微调 VLA 以适应新任务的方法,而这是实现广泛应用的关键环节。 针对这些挑战,我们提出了 OpenVLA,一款拥有 70 亿参数的开源 VLA,训练数据来自多样化的 97 万条真实机器人示范。OpenVLA 基于 Llama 2 语言模型,并结合视觉编码器,该编码器融合了 DINOv2 与 SigLIP 的预训练特征。得益于数据多样性的增加和新模型组件的引入,OpenVLA 在通用操控任务上表现出强劲性能:在 29 个任务和多种机器人实体上,其绝对任务成功率较封闭模型