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使用Jev [D],我降低了搜索引擎的成本和延迟

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2天前

一位独立开发者通过将DeepSeek替换为OpenRouter上TypeSafe的Jev,改进了他们的游戏搜索引擎,实现了更快的提取和更低的成本,同时保持质量。

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我构建了一个潜在客户研究管道,并刻意未使用AI代理。

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-09-23

作者使用n8n和AI工具构建了一个潜在客户研究管道,为确保可预测性而刻意避免使用AI代理,并邀请对设计的反馈。

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@omarsar0: 找到 Jev 的一个优秀生产用例。我使用 Jev 整理了约 2300 篇 AI 研究论文。总成本仅为 0.14 美元,

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-09-21 缓存

一位用户分享了一个生产用例,其中 Jev 工具高效地重新标记了 2300 篇 AI 研究论文,具有高准确性和低成本,改进了先前的分类方法。

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我们尝试让AI验证器减少阅读。如何在不悄无声息地遗漏证据的情况下降低成本?

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-09-15

本文描述了在AI验证管道中测试降低阅读成本的方法,同时保持高召回率和少数证据,指出了当前方法的挑战,并邀请社区参与。

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利用大语言模型进行疾病传播模型系统文献综述

arXiv cs.AI ↗ · 2026-08-28 缓存

本文开发了一个LLM流水线,用于自动化疾病传播建模中的系统文献综述,并将GPT-4.1和GPT-5.0的性能与人工进行的综述进行比较。

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为决策就绪的ITSM智能设计AI流水线

arXiv cs.AI ↗ · 2026-08-14 缓存

本文提出了一种面向ITSM工单数据的社会技术AI流水线,结合基于LLM的模式归一化与聚类,生成面向高管的决策支持工件。利益相关者评估显示,在可解释性、可操作性、信任度及使用可能性方面均获得高分。

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LLM在工艺流程图工程中的应用:从最优PFD到经过验证的P&ID

arXiv cs.AI ↗ · 2026-08-13 缓存

本文介绍了P&ID Pilot,一个端到端的AI流水线,结合遗传算法和LLM来生成最优的工艺流程图(PFD),并将其转换为经过验证的管道和仪表图(P&ID),从而减少人工工程工作量。

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我开源了多语言教育视频生成器背后的系统

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-08-05

作者开源了 SarasFlow,这是一个 AI 流水线,能够根据主题生成教育视频:编写脚本、生成旁白、制作视觉内容、添加字幕并组装最终视频,所有组件都是模块化且可替换的。

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@yoheinakajima: 哈哈,我在@replit上创建了一个虚拟舞蹈工作室,可以上传舞蹈视频,让我的3D骨架跟着视频跳舞 > …

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-09 缓存

作者在Replit上建立了一个虚拟舞蹈工作室,可以将上传的舞蹈视频转化为3D骨架动画,不过动作管道仍需改进。

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我测试了一个AI流水线,它可以将一个主题转化为完整的播客剧集,无需手动编辑

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-07-07

一份关于测试AI流水线的报告,该流水线能根据给定主题自动生成完整的播客剧集,无需任何手动编辑。

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COrigami:一种用于协同设计可平折且视觉可识别折纸的AI流水线

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-24 缓存

COrigami是一个端到端的AI流水线,它从自然语言生成可平折的折纸折痕图案,利用优化和美学评估,在数学约束的领域中实现人机协同创作。

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@BlockInsight214: 论文、合同、扫描件丢给 AI 之前,最难的一步往往是「先把 PDF 洗干净」。这几个开源项目专干这件事:转成 Markdown/JSON,直接喂给 RAG 或 agent。 ① MarkItDown · 微软出品,Office/PDF/图…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-06-22 缓存

介绍了五个开源工具(MarkItDown、MinerU、Docling、marker、surya),用于将PDF、Office文档等转换为Markdown或JSON,以便直接供RAG或AI代理使用。

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构建了一个将金融新闻转化为结构化分析的AI管道

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-06-15

构建了一个AI管道,将金融新闻转化为结构化分析,包括情感、风险和机遇,重点通过提示工程和验证确保一致性。

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@cjzafir: 359M Token 在 72 小时内烧掉。成本:约 78 美元。结果:新的 240M 微调数据集。过程:> Codex 5.5 作为编排器。…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-05-14 缓存

一位开发者使用 Codex 5.5 作为编排器、Deepseek v4 pro 作为执行器,生成了一个 240M Token 的微调数据集,烧掉了 359M Token,成本仅为 78 美元。

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