忻州市网站建设_网站建设公司_HTML_seo优化

文章精选6大AI开源项目：GLM-4.7展现强大编程能力；分布式框架exo利用闲置设备搭建AI集群；Vibe Coding教程系统化学习AI编程；VideoPipe提供轻量级视频分析方案；Personal AI Infrastructure助力构建个人AI系统；逛逛GitHub获取更多资源。这些项目为开发者和爱好者提供从学习到实践的全方位AI工具支持。

01

智谱开源 GLM-4.7

智谱 GLM-4.7 正式发布并官宣即将开源。

LiveCodeBench 和 Code Arena 等多个权威榜单中，它直接拿下了国产第一、开源第一。

综合 Coding 能力已经直逼甚至在某些维度超越了 Claude 4.5 Sonnet。

而且最近智谱向港交所递交了招股书，冲击全球大模型第一股。国产大模型在编程这一核心赛道上，已经具备了冲击世界顶尖水平的实战底气。开源地址：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

甚至，有人使用 GLM-4.7 复刻了植物大战僵尸。。。

测了几个 Case，确实给劲儿。提示词：生成一个介绍阿凡达 3 的详细 PPT

提示词：在 Canvas 上写一个‘落沙’模拟器（类似 Noita 的简化版）。支持 4 种元素：沙子（受重力落下）、水（落下并向两边流动）、火（向上飘）、油（浮在水上）。元素之间要能互动：火遇到油会爆炸，水遇到火会产生蒸汽。像素级模拟，60FPS。

提示词：请使用 HTML5 Canvas 和原生 JavaScript 编写一个单文件的切水果游戏复刻版。不需要外部图片，使用 Emoji 代替水果和炸弹。水果从屏幕底部随机位置向上抛出，受重力影响掉落，带有自转效果。

鼠标按住并移动会产生一条刀光，当刀光路径与水果坐标重叠时，水果被切开。切到炸弹则游戏结束。

02

闲置手机搞成 AI 集群

这个 3.6 万人 Star 的分布式 AI 推理开源框架有点顶啊。

它能让你能够利用手头现有 iPhone、iPad、Mac、安卓设备乃至树莓派啥的，搭建一个私人的 AI 集群。

它打破了运行大模型必须依赖高端 GPU 的限制，通过资源池化的方式实现大模型的运行。

这个开源项目对硬件的自适应能力很强，能够根据网络拓扑和各设备的剩余算力，动态地将模型进行分片。

通过支持 RDMA over Thunderbolt 等技术，exo 能够显著降低设备间的通信延迟，使得分布式推理的效率远高于普通的网络连接。

开源地址：https://github.com/exo-explore/exo

03

系统化的 Vibe Coding 开源教程

Datawhale 开源社区的又一力作，这是一份系统化的 Vibe Coding 开源教程。

这个开源教程的质量还是挺不错的，教程内容涵盖了从零基础到全栈实战的全过程，特别针对没有编程背景的初学者、大学生或希望提升效率的创业者。

它不仅讲解如何使用提示词生成代码，还深入探讨了如何利用 Cursor、Claude 等工具快速将想法转化为实际产品。

项目配套有专门的在线学习网站，提供了丰富的案例和进阶路径。它旨在解决国内 AI 编程资源碎片化的问题，通过系统性的引导，让学习者能够快速掌握构建 AI 驱动应用的能力。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/vibe-vibe

04

视频 AI 分析平台

VideoPipe 是一个用 C++ 写的跨平台视频结构化与分析框架。

它的设计理念类似于流水线，通过将视频处理的各个环节，比如解码、推理、绘制、编码等拆分为独立的节点，用户可以根据业务需求灵活地组合这些节点，构建出复杂的视觉分析系统。

该框架的一大特点是轻量级且依赖较少，非常适合在安防监控、交通管理、人脸识别等实际工程场景中快速部署。

比如实时分析车辆轨迹，自动识别违章掉头、非法压线或逆行。它不仅能认出那是辆车，还能识别出车牌号，并把违章过程录制成小视频存证。

它支持主流的视频流协议如 RTSP、RTMP 以及本地文件输入，并集成了 OpenCV 和 GStreamer 进行硬件加速解码。

该项目有详实的中文文档和示例代码，极大地降低了 C++ 视频分析开发的门槛。

开源地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe

05

属于个人的 AI 基础设施

这个开源项目叫 Personal AI Infrastructure。

看名字也能猜出来，这个开源项目想帮你搭建一套属于个人的 AI 基础设施。

项目的愿景是让个人能够拥有并控制自己的 AI 操作系统，而不是依赖大型企业提供的黑盒服务。

这个开源项目的架构设计还是非常清晰的，包含 技能 Skills、智能体 Agents、钩子 Hooks 和 历史 History 四大核心模块。

它目前是基于 Anthropic 的 Claude Code 构建，核心逻辑是 AI 增强人类：通过自动化的工作流捕获用户的工作模式，将其固化为可复用的 AI 技能。

而且它集成了另一个知名项目 Fabric，利用大量的精选提示词来处理日常任务，如总结文档、编写代码或进行安全分析啥的

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​