如何利用容器化部署提升 Linly-Talker 可維護(hù)性？ 在 AI 數(shù)字人系統(tǒng)逐步從實驗室走向真實業(yè)務(wù)場景的今天，開發(fā)者面臨一個共同難題：功能越強(qiáng)大，系統(tǒng)就越復(fù)雜。以 Linly-Talker 為例，它集成了大型語言模型（LLM…

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平臺 https://www.inscode.net輸入框內(nèi)輸入如下內(nèi)容： 開發(fā)一個企業(yè)級Windows終端管理工具，功能包括：1.批量執(zhí)行遠(yuǎn)程命令；2.集中管理多臺電腦的電源設(shè)置；3.統(tǒng)一部署注冊表修改&#xff1b…

第一章：Open-AutoGLM重磅合作背后的戰(zhàn)略意義Open-AutoGLM的發(fā)布標(biāo)志著中國大模型生態(tài)在自主可控與開放協(xié)同之間邁出了關(guān)鍵一步。此次由智譜AI與多家科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合推動的合作，不僅聚焦于高性能語言模型的技術(shù)突破，更意在構(gòu)建一個面向工業(yè)級應(yīng)用…

第一章：Open-AutoGLM 與端側(cè)大模型協(xié)同進(jìn)化在邊緣計算與人工智能深度融合的背景下，Open-AutoGLM 作為開源的自動化生成語言模型框架，正推動端側(cè)大模型的協(xié)同進(jìn)化。該框架通過輕量化推理引擎與動態(tài)知識蒸餾機(jī)制，使大型語言模型能夠…

Linly-Talker在在線教育領(lǐng)域的十大應(yīng)用案例 在今天，越來越多的在線教育平臺開始面臨一個共同的挑戰(zhàn)：如何在不顯著增加人力成本的前提下，提供高質(zhì)量、高互動性、個性化的教學(xué)服務(wù)？尤其是在“雙減”政策背景下，師資供給受…

打印都是十進(jìn)制

PPT頂配版架構(gòu)（這是一份教科書級別的架構(gòu)，但也是超重的架構(gòu)，不可能所有功能一次性上線，它會死在復(fù)雜度、協(xié)作成本、和首個業(yè)務(wù)場景落地之前。要想成功，需要參考后面的MVP版本，按照優(yōu)先級實現(xiàn)）&a…

Linly-Talker能否支持多輪問答式教學(xué)場景？ 在遠(yuǎn)程教育和AI家教逐漸普及的今天，一個核心問題浮出水面：我們能否構(gòu)建一個真正“會教”的數(shù)字教師？不是播放預(yù)錄視頻，也不是簡單地朗讀答案，而是能聽懂學(xué)生提問、…