从内容生产到付费变现：用腾讯云ADP实现AI 新闻文稿生成的创新实践

基于腾讯云智能体开发平台（TencentCloudADP）构建，付费新闻文稿生成工作流正是这样一个创新解决方案——它用智能化的方式，重新定义了内容创作与消费的关系。 ●⚡即时交付：支付成功后立即获得完整内容●实时资讯：结合最新搜索结果确保内容时效性整体架构付费新闻文稿生成工作流采用了"试看-付费-解锁"的三段式设计，整个流程包含以下核心环节：1.内容预览阶段：生成吸引人的试看内容 2.付费决策阶段：用户选择和支付流程3.内容交付阶段：完整文稿生成和交付分步骤详解步骤1：智能主题收集功能说明：通过参数提取器收集用户输入的新闻主题，为后续内容生成提供基础。 配置要点：●使用YoutuIntentPro模型进行主题识别●支持自然语言描述的新闻主题●自动提取关键词和核心概念步骤2：试看内容创作功能说明：基于新闻主题生成引人入胜的试看内容，包括导语、提纲和精彩观点 核心价值1.商业模式创新：微支付+AI生成的全新内容变现模式2.用户体验优化：从试看到付费的流畅用户体验3.技术集成示范：AI、支付、内容生成的完美结合4.可扩展性强：适用于多种内容类型和行业场景发展前景随着

AI新闻报

from=article_list 2.【见闻】移动卫生间现中关村街头 90后创业做“厕所革命” 预计月流水1.5万 013年，国家提出“厕所革命”的号召，希望改进厕所的环境。 目前，在中关 村投放了4台设备，雄安新区投放2台，预计下周正式对外开放，并计划在年底之前 投放100台。 https://www.pencilnews.cn/p/20129.html? 【北邮】成立人工智能研究院：整合全校AI资源，面向社会开展广泛合作 据了解，北邮人工智能研究院未来将侧重视频监控、自然语言理解、AI+医疗，以及人工智能娱乐四大板块。 https://www.jiqizhixin.com/articles/072201 AI科技时讯∣一个有用的公众号

AI 科技新闻

强化多模态推理能力 内部正在测试Gemini 3.1 Pro，基准测试数据显示性能显著提升 秘密开发代号为"Riftrunner"、"Snowplow"、"Snowball"的四个原型模型 技术亮点： 2M AI向开发者开放 重点推广企业级AI解决方案 ⚡ OpenAI：GPT-5.2聚焦编码，用户增长重回快车道 Sam Altman内部透露的关键数据： ChatGPT月度增长率重回10%以上 Codex Cowork"工具，引发传统软件股抛售 Microsoft：Copilot用户激增，但投资者仍存疑虑 Satya Nadella公布的关键指标： Copilot日活跃用户同比增长近3倍 覆盖聊天、新闻 、搜索、购物、操作系统集成等全场景 Azure AI服务需求持续增长 战略转型： 从"模型"转向"系统"思维 强调AI的实际世界影响力和工程复杂性 呼吁停止使用"slop"（垃圾内容）来形容AI输出 市场挑战 ： 尽管用户数据亮眼，但投资者对Azure和Microsoft 365增长仍持谨慎态度 需要证明AI投资的长期商业价值

新闻汇总（2）：再次实现

现在唯一缺失的是将新闻从源分发到目的地的方法。在分发期间，新闻源必须有一个返回其所有新闻的方法，而目的地必须有一个接受所有要分发的新闻的方法。 目录和主新闻列表是使用两个不同的for循环创建的。 在设计方面，我考虑过使用新闻源超类和新闻目的地超类，但不同的新闻源和新闻目的地在行为上没有共同之处，因此使用超类毫无意义。 不是直接打印每条新闻，而是生成NewsItem对象（让get_items变成了生成器）。 为证明这种设计的灵活性，我们再添加一个新闻源——可从网页提取新闻的新闻源。（这是使用正则表达式实现的。） 如你所见，添加新的新闻源（或目的地）并不太难。为让代码能够正确的运行，我们实例化一个代理以及一些新闻源和新闻目的地。 向新闻目的地提供有关新闻来自何方的消息，以实现更漂亮的布局。 尝试对新闻进行分类（为此可在新闻中搜索关键字）。 创建一个XMLDestination类，它生成可供之前项目中网站生成器使用的XML文件。

AI 3 分钟：每周最新闻

每天 AI 新闻那么多？其实一周 3 分钟就够了。 平时都是讲技术讲干货，太费脑子。周一是一周最难熬的一天，所以我们今天聊点轻松的话题。 全文大约2000字。读完可能下面这首歌的时间 ? ? 新闻联播8分钟讲 AI 上周最大的新闻，恐怕就是新闻联播给了 AI 8 分钟的展示镜头。也就是说，新闻联播花了 27% 的篇幅，在说一件事情。 Google 开源 BERT；2 亿元寻“全球好 AI” 禅师之前发过一篇文章详细讲解这个被称为超越人类般存在的 NLP 模型 BERT，在此不累述。 16 颗云 TPUs = ~$3k （约合 2 万人民币） 像 Google 这种财大气粗，又有强烈的社会责任感和情怀的公司，花 2500 万美元（约合 1.7 亿人民币）寻找和培养“全球好 AI”， 这也许解释了为什么新闻联播有底气用 27% 的时间，讲中国在人工智能的规划。 ? 所以，以后学校再也不用为学生的成绩背锅了。 以上就是一周最值得关注的人工智能头条新闻了。

AI PPT 生成器教程：智能化演示文稿自动生成

利用 AIGC（人工智能生成内容） 技术，我们可以让 AI 自动生成内容结构合理、设计精美的 PPT，大幅提高办公效率。 2. AI PPT 生成的原理2.1 传统 PPT 制作的痛点 内容编写费时费力：制作一份高质量 PPT 需要精心构思内容结构，并保证逻辑清晰。 python-pptx 生成 PPT 文件 解析 AI 生成的文本，自动生成 PPT 文件，并插入标题、正文、图片、图表等。 2. 每页包含标题和 3-5 个关键要点。3. 内容逻辑清晰，适用于商业汇报。 未来可以引入 自动配色、模板优化 等功能，让 AI 生成的 PPT 既美观又专业！

2026.3.7 今日5大AI前沿新闻

2026.3.9 今日5大AI前沿新闻

AIGC—AI在新闻行业的影响

在新闻行业，AI的影响尤为显著，从自动化新闻生成到新闻内容推荐，再到数据分析和新闻质量的监控，AI的技术突破正在改变新闻生产、传播和消费的各个方面。 本文将深入探讨AI在新闻行业的影响，分析AI如何促进新闻行业的转型，解决传统新闻生产模式中的痛点，并展望AI与新闻行业未来的融合发展。 第一部分：AI在新闻行业的应用现状 1.1 自动化新闻生成 自动化新闻生成是AI在新闻行业应用的最直观体现之一。 1.2.1 基于AI的新闻推荐算法 AI在新闻推荐中的应用主要依赖于机器学习算法，尤其是深度学习和协同过滤方法。基于用户历史行为和兴趣偏好的分析，AI可以自动推送用户可能感兴趣的新闻内容。 此外，Grammarly 也利用AI技术对记者的写作进行实时修正，提高新闻内容的质量。 第二部分：AI对新闻行业的影响与变革 2.1 新闻生产模式的变化 AI的广泛应用推动了新闻生产模式的转变。

如何用 AI 来鉴别假新闻

互联网时代，假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性和欺骗性。 今天这事，真是浪费大家的感情，欺骗我们的眼泪。 造谣者简直罪不可赦！！！ 那么能不能用AI 来鉴别假新闻呢？又该如何鉴别呢？ 研究人员用这个AI系统创建了一个包含1000多个新闻源的开源数据集，这些新闻源被标注了“真实性”和“偏见”分数。据称，这是类似数据集中收录新闻源数量最多的数据集。 而Facebooky也一度深陷假新闻的泥淖，已经开始尝试使用“识别虚假新闻”的人工智能工具，并于近期收购了总部位于伦敦的初创公司Bloomsbury AI，以帮助其鉴别消除假新闻。 不过，无论最终鉴别假新闻和个人偏见的解决方案是AI系统还是人工，抑或两者兼而有之，假新闻被彻底消除的那一天都不会立刻到来。 比假新闻更可怕的是人心 AI 再厉害也防不住人心

2026.3.8 今日5大AI前沿新闻

C++ 动态新闻推送 第2期

C++ 动态新闻推送 第2期 从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。 llvmweekly.org/issue/374 文章 你也可能会遇到 最近有一篇文章，介绍GTA 5 online为什么那么慢，以及解决办法，详情见这里 ，主要原因 1 sscanf每次读都会检查长度, 对于大文件性能太差 2

使用NLP检测和对抗AI假新闻

磐创AI分享 作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 由AI生成的假新闻(神经假新闻)对于我们的社会可能是一个巨大的问题 本文讨论了不同的自然语言处理方法，以开发出对神经假新闻的强大防御，包括使用GPT-2检测器模型和Grover（AllenNLP） 每位数据科学专业人员都应了解什么是神经假新闻以及如何应对它 介绍 假新闻是当今社会关注的主要问题 或者更正式地定义它： ❝神经假新闻是一种有针对性的宣传，它紧密模仿由神经网络生成的真实新闻的风格。 ❞ 下面是OpenAI的GPT-2模型生成的神经假新闻的一个例子： ? 有了这个，你就可以尝试GPT-2探测器模型了！ ? 「识别神经假新闻」 探测器模型的接口非常简单。 我们将测试机器生成的新闻，这些新闻不是“假的”，只是自动生成新闻的一个例子。本文摘自华盛顿邮报： 有趣的是，GPT-2探测器模型说它根本不是机器生成的新闻： ?

MIT开发AI系统，确定新闻来源是否有政治偏见以打击假新闻

虽然假新闻帖子主要在社交媒体上传播，但他们仍然需要一个可以发布的网站。因此，如果一个网站过去已经发布了非事实信息，那么将来很可能会这样做。” AI系统的新颖之处在于对其评估的媒介的广泛背景理解。 当然，他们并不是唯一试图用AI来对抗假新闻传播的人。 总部位于德里的创业公司MetaFact利用自然语言处理算法来标记新闻报道和社交媒体帖子中的错误信息和偏见。 AdVerify.ai是去年推出测试版的软件即服务平台，解析有关错误信息，裸露，恶意软件和其他有问题内容的文章，并交叉引用定期更新的数千个虚假和合法新闻项目数据库。 就其本身而言，Facebook已尝试部署“识别账户和虚假新闻”的AI工具，并最近收购了总部位于伦敦的创业公司Bloomsbury AI，以帮助其打击误导性新闻。 一些专家不相信AI能胜任这项任务。 负责组织假冒新闻挑战赛的卡内基梅隆大学机器人研究所科学家Dean Pomerleau是一个众包偏见检测算法的竞赛，他在接受采访时告诉Verge，AI缺乏对不正当和虚假陈述所必需的语言的细致理解。

一周AI新闻回顾（2017-12-10）

AlphaZero问世:8小时完爆围棋、国际象棋、日本将棋，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法，堪称“通用棋类AI”。 2. 7.Google 发布了一款 AI 工具帮助基因组数据解读，能够从测序数据建立一个人类基因组更精确的谱图。 8.日本汽车本田发展自动驾驶，与商汤科技签订长期合作协议。

生成假人脸、假新闻...AI虚拟世界正形成

整理 | 一一 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） AI 正在创造一个独特的虚拟（虚假）信息世界。 一个人脸喂养生成网站火了。 每次刷新网站时，只需大约 2 秒，网络就可从 512 维向量中从头开始生成新的人脸图像。 （过年被催婚了吧？情人节一个人过的？ 只需 2 秒，AI 给你造一个妹子） 这一想法最初的来源其实是英伟达最近开源的 StyleGAN 算法，已经证明有不错的灵活性。 今天，Open AI 甚至指出他们可以用人工智能语言模型从标题中直接生成新闻，该模型已经可以翻译、读写。由于担心误用和传播假新闻，完整版本因“太危险”而无法发布。 总之，现在用 Deepfake 技术可以生成图像，语音合成技术可以播音，现在还可以生成假人脸图片，从标题中直接生成新闻，AI 生成的“不存在新闻”正在发生，它有可能会创造一个“AI 信息世界”，人类将如何应对

一周AI新闻回顾（2017-11-26）

2. 饿了么和百度外卖合并后首次亮相，无人配送技术成为战略目标。 3. 无人驾驶货运技术研发商“图森未来”，获得C轮5500万美元的C论融资。 4. 内蒙古携手银河航天:明年发射玉泉一号AI试验卫星。 6.腾讯公司首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品“腾讯觅影”迎来重大升级，从医学影像应用扩展到腾讯AI Lab技术支持的AI辅助诊断，同时全面落地河北省。 7.百度AI技术生态部总经理喻友平称，百度AI平台已开放超过80项核心能力，接入百度AI开放平台的开发者数量超过37万。

一周AI新闻回顾（2017-11-19）

2. 京东无人智能售药柜正式开始部署，实现24小时无人售药。 3. 11月16日，2017百度世界大会在北京举行，发布了手机百度10.0和全新人工智能硬件“ravenH”等多款软硬件产品。

GPT2中文新闻标题生成

向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号：datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目，并根据自己的理解，将代码进行重构，添加详细注释，希望可以帮助到有需要的人。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务，将新闻摘要生成模型进行工程化，可以通过页面可视化地体验新闻标题生成效果。 本项目的代码详细讲解，可以自行阅读代码，也可查看代码注释介绍。 本项目提供的新闻标题模型是一个6层的小模型（其实是穷人没人卡，只能训练小模型），并且在训练该模型过程中，没有加载预训练的GPT2模型而是随机初始化的参数，并且训练轮数较少（5轮，还没收敛完），因此效果一般 从网上收集数据，将清华新闻数据、搜狗新闻数据等新闻数据集，以及开源的一些摘要数据进行整理清洗，构建一个较完善的中文摘要数据集。 数据集清洗时，仅进行了简单地规则清洗。

机器学习-文本分类（2）-新闻文本分类

f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro')) tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,2 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目 '\n F1 score为') print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro')) 预测结果中各类新闻数 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目