LobeChat在金融領域的應用設想：智能投顧原型搭建智能投顧的破局點：當AI開始理解你的財務人生 想象這樣一個場景：一位45歲的中年用戶上傳了自己的工資流水、房貸合同和現(xiàn)有基金持倉，輕聲問：“我每年能存8萬，…

大模型應用三定律 第零定律（元定律）：人類文明至上 大模型的一切應用，不得損害人類文明的延續(xù)、繁榮與自主性。 (此定律高于一切，為隱含前提) 第一定律：工具性定律 大模型是非認知的符號處理器&#xff…

昆明珠寶回收市場深度解析：如何甄選可靠渠道，實現(xiàn)價值最大化在春城昆明，珠寶不僅是裝飾品，更是承載著情感與價值的資產。隨著消費觀念的轉變和資產配置需求的多元化，珠寶回收市場日益活躍。然而，面對市場上眾多的…

Excalidraw vs 白板類工具對比：誰才是遠程協(xié)作之王？ 在一場跨國技術評審會議中，團隊成員各自打開瀏覽器，無需登錄、無需安裝插件，一人發(fā)起一個共享鏈接，五分鐘后，一張清晰的微服務架構圖已初具雛…

Linly-Talker：能克隆聲音與情緒交互的AI數(shù)字人 你有沒有試過對著一張照片說話，希望那個人能回你一句？不是靠剪輯，也不是預錄動畫，而是真正“活”過來——有表情、會思考、用你的聲音回應你。這聽起來像電影《她》或者《…

利用Dify智能體平臺對接PaddlePaddle模型：實現(xiàn)Markdown自動化發(fā)布 在企業(yè)級AI系統(tǒng)開發(fā)中，一個長期被忽視但極其關鍵的環(huán)節(jié)是——如何讓模型輸出“看得見、讀得懂、留得下”。我們訓練了高精度的OCR模型，完成了目標檢測任務，也部署…

本文以Air780EPM開發(fā)板為實踐平臺，對FFT應用示例的核心要點進行剖析，并結合實踐經(jīng)驗進行分享。從開發(fā)板的硬件適配、FFT算法實現(xiàn)，到示例代碼的關鍵環(huán)節(jié)與調試優(yōu)化，全面拆解核心要點，助力開發(fā)者高效掌握Air780EPM開…

LobeChat 的 API 接口在哪里？開發(fā)者如何與它“對話” 在如今這個大模型遍地開花的時代，越來越多的開發(fā)者不再滿足于僅僅使用現(xiàn)成的 AI 聊天界面。他們更希望把強大的語言能力嵌入到自己的系統(tǒng)中——比如企業(yè)內部的知識助手、自動化客服流程，或…