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bizyair 很早很早之前，就可以做agent，但是好像知道的人不多。现在agent还可以直接导出成api或者mcp，给更多其它场景用。小伙伴做了个几分钟的视频专门介绍这个。
【ComfyUI也能接入智能助手！BizyAir内置LLM（大语言模型）&VLM（视觉语言模型）使用教程【上】-哔哩哔哩】 b23.tv
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我们的产品支持把工作流导出为MCP API供其它AI工具使用了。据我所知这是ComfyUI第一个从设计到发布MCP API一体化的平台。也是我觉得当下最好用的设计MCP平台。
什么！BizyAir也支持MCP功能了！两分钟教你在Cherry Studio中快速配置BizyAir中的MCP_哔哩哔哩_bilibili
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出实际问题让人解决，有个巨大的坏处，容易被误解为“套方案”😂万万使不得啊。其实如果维护或者参与的github项目，应该是最简单的。但是大部分没有啊，少部分会在github上做个page当作简历，但是实际参与项目的，按比例还是很少。我们也不能因为没有实际项目就给人不优秀的标签吧，八股文起码有个基本的展示环节。 //@陳心安Joy: 还不如准备一个问题 可以用ai 看谁用ai产出后的效果最好 再问一下他们用ai的思路以及过程 这年头 还希望用靠员工自己的脑力工作作为选人的标准也太落后了
姚迟: 最近面了一些前端实习生，可转正的那种，准备一些八股文，比如第一题是下面这个。 比较意外的是，十几个同学中，只有一个同学可以自信、正确回答。 感觉不少人误解了前端，觉得能生成好看的页面就可以了(而不用在意原理)。 如果真是这样，其实找AI当实习生就可以了啊(而且AI还能输出原理)😭。 ```javascript // 输出顺序 console.log('1'); setTimeout(function() { console.log('2');}, 0); Promise.resolve().then(function() { console.log('3');}).then(function() { console.log('4');}); console.log('5'); ```
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最近面了一些前端实习生，可转正的那种，准备一些八股文，比如第一题是下面这个。
比较意外的是，十几个同学中，只有一个同学可以自信、正确回答。
感觉不少人误解了前端，觉得能生成好看的页面就可以了(而不用在意原理)。
如果真是这样，其实找AI当实习生就可以了啊(而且AI还能输出原理)😭。
```javascript
// 输出顺序
console.log('1');
setTimeout(function() { console.log('2');}, 0); Promise.resolve().then(function() { console.log('3');}).then(function() { console.log('4');}); console.log('5');
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比较意外的是，十几个同学中，只有一个同学可以自信、正确回答。
感觉不少人误解了前端，觉得能生成好看的页面就可以了(而不用在意原理)。
如果真是这样，其实找AI当实习生就可以了啊(而且AI还能输出原理)😭。
```javascript
// 输出顺序
console.log('1');
setTimeout(function() { console.log('2');}, 0); Promise.resolve().then(function() { console.log('3');}).then(function() { console.log('4');}); console.log('5');
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最新的 ComfyUI 加入了 30 种 API，包含了市面上所有主流的闭源模型 API。而且内置了用户系统。ComfyUI 越来越全面了，真好。
这里要顺便向大家推荐下我们的BizyAir产品，经过近一年的打磨，BizyAir已经有完善的社区(几万种模型、工作流)，登录后，工作流可以运行在本地，但是计算在云端。开箱即用。
开源模型用BizyAir插件就很够了。
这里要顺便向大家推荐下我们的BizyAir产品，经过近一年的打磨，BizyAir已经有完善的社区(几万种模型、工作流)，登录后，工作流可以运行在本地，但是计算在云端。开箱即用。
开源模型用BizyAir插件就很够了。
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尤教授上次让自己的学生给自己录了个视频，让人以为是记者在做采访。视频十几秒提到了“我说的是满血版，不要和我说什么量化版”。
当时很多人攻击尤教授，因为 deepseek R1 本身就是 fp8 的数据类型，本身就是“量化数据类型”，尤教授根本不懂R1。
我认为这不可能吧，应该是口误了，或者其实指的是:既然发布时是fp8的，那么小于8bit的模型才叫量化？
今天尤教授在知乎上高调回应了，赫然写着“我不考虑fp8等阉割手段”……
好吧，是真不懂，没法洗。
当时很多人攻击尤教授，因为 deepseek R1 本身就是 fp8 的数据类型，本身就是“量化数据类型”，尤教授根本不懂R1。
我认为这不可能吧，应该是口误了，或者其实指的是:既然发布时是fp8的，那么小于8bit的模型才叫量化？
今天尤教授在知乎上高调回应了，赫然写着“我不考虑fp8等阉割手段”……
好吧，是真不懂，没法洗。
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尤洋教授一直给我聪明、勤奋、爱社交、文质彬彬的形象。
今天突然看到他微博上 diss 袁老师“其实你就弄400台机器……让我看看”，语气还是还挺让人吃惊的【图1】。
去了解下原委：尤教授几天前下结论，说通过API卖deepseek tokens“可能是最差的商业模式”，“每月亏损44.5亿！”。(已经被编辑)【图2】
袁老师今天朋友圈转了篇分析，结合 deepseek MoE 结构，介绍为什么高并发性价比更好。【图3】
不知道尤教授为什么会在微博上diss别人朋友圈的事情。
考虑到尤教授的公司其实也卖deepseek R1 的 api。
我觉得，尤教授破防了。
知乎的这个介绍成本的回答挺好的，推荐感兴趣的阅读
www.zhihu.com
今天突然看到他微博上 diss 袁老师“其实你就弄400台机器……让我看看”，语气还是还挺让人吃惊的【图1】。
去了解下原委：尤教授几天前下结论，说通过API卖deepseek tokens“可能是最差的商业模式”，“每月亏损44.5亿！”。(已经被编辑)【图2】
袁老师今天朋友圈转了篇分析，结合 deepseek MoE 结构，介绍为什么高并发性价比更好。【图3】
不知道尤教授为什么会在微博上diss别人朋友圈的事情。
考虑到尤教授的公司其实也卖deepseek R1 的 api。
我觉得，尤教授破防了。
知乎的这个介绍成本的回答挺好的，推荐感兴趣的阅读
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