如何轻松提升效率？揭秘DY助手的使用技巧！
深度解析DY助手：短视频时代的利器
一、DY助手的崛起与背景
随着移动互联网的飞速发展，短视频平台如雨后春笋般涌现。其中，DY（抖音）助手作为一款辅助短视频创作的工具，迅速在用户中获得了广泛的应用。DY助手的出现，不仅满足了用户对短视频内容创作的需求，更在短视频时代扮演了重要的角色。
抖音助手的主要功能包括视频剪辑、特效添加、音乐选择等，极大地简化了短视频的创作流程。在抖音助手的帮助下，用户可以轻松制作出具有创意和个性化的短视频，从而在竞争激烈的短视频平台上脱颖而出。
二、DY助手的核心功能与优势
1. 视频剪辑功能
DY助手提供了丰富的视频剪辑工具，用户可以轻松实现视频的裁剪、合并、倒放等操作。此外，助手还支持添加过渡效果，使视频更具观赏性。
2. 特效添加功能
为了满足用户多样化的创作需求，DY助手内置了大量的特效资源。用户可以根据自己的喜好，为视频添加各种有趣的特效，提升视频的趣味性和吸引力。
3. 音乐选择功能
DY助手提供了丰富的音乐库，用户可以自由选择合适的背景音乐，为视频增色添彩。此外，助手还支持音乐剪辑，用户可以根据视频时长调整音乐节奏，确保音乐与视频的完美融合。
三、DY助手的应用与影响
DY助手的应用，对短视频行业产生了深远的影响。首先，它降低了短视频创作的门槛，让更多人参与到短视频的创作中来。其次，通过提供丰富的创作工具和资源，DY助手激发了用户的创作热情，推动了短视频内容的多元化发展。
此外，DY助手还促进了短视频平台的竞争，使得平台在内容质量、用户体验等方面不断提升。可以说，DY助手是短视频时代的一把利器，为短视频行业的发展注入了新的活力。
快科技3月4日消息，今天蚂蚁集团联合清华大学发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版，主打Agent一键接入RL训练，不用改代码即可兼容各类Agent框架，让智能体强化学习训练开箱即用。
近日以LangChain、Claude Code、OpenClaw为代表的智能体框架持续升温，但是还存在两大痛点。
一是接入训练成本高，现有智能体框架接口各异，每接入一个往往需要编写整套适配代码；同时多数Agent能力受限于底层模型的固定权重，部署后无法针对特定场景持续优化。
而AReaL作为首个全异步训推解耦的大模型强化学习训练系统，让Agent能在真实任务交互中获取反馈、持续优化决策。
此次发布的v1.0版本，能让任意Agent零改造接入RL训练成为现实，通过在智能体与训练系统之间加入Proxy Worker中转层，开发者只需修改一个请求地址即可接入训练。
以OpenClaw为例，开发者仅需在配置文件中将base_url和api_key指向AReaL网关，即可让智能体接入强化学习训练。
用户周期性对任务完成质量打分，AReaL后台自动完成数据采集与模型更新，使智能体在使用过程中持续进化。
该版本还推出原生训练引擎Archon，基于PyTorch实现完整的5D并行（数据并行、流水线并行、张量并行、上下文并行、专家并行），便于在不同环境中灵活部署，能够支持千亿参数级MoE模型的分布式训练。
至于未来，将继续围绕训练引擎、易用性和多模态智能体训练等方向迭代，目前AReaL v1.0的代码与文档已在inclusionAI社区开源。
