快速上手 MaxKB4J：開源企業(yè)級 Agentic 工作流系統(tǒng)在 Sealos 上的完整部署指南本文詳細介紹了在Sealos云平臺上部署MaxKB4J 智能體工作流應(yīng)用及其依賴數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL和MongoDB）的完整流程。MaxKB4J是一款基于Java…

Linly-Talker：如何讓數(shù)字人“說人話”？ 在一間沒有燈光的工作室里，一張靜態(tài)肖像圖突然“活”了起來。她眨了眨眼，微微一笑，開口說道：“今天我們要聊的是AI語音合成的最新進展?！甭曇糇匀坏梅路鹁驮谀愣叺汀?

Linly-Talker在機場廣播系統(tǒng)中的個性化播報嘗試 在大型國際機場的候機大廳里，嘈雜的人聲、行李箱滾輪與廣播交織成一片信息洪流。一位剛下飛機的國際旅客拖著疲憊的步伐四處張望——他聽不懂中文廣播，而電子屏上的航班信息密密麻麻，難以快速…

做 3D 角色或者硬表面的游戲美術(shù)兄弟們，這種“材質(zhì)斷層”的痛苦，是不是每次畫貼圖時都要經(jīng)歷：你正在做一個機甲或者一把槍。 模型已經(jīng)烘焙（Bake）好了，你上了一個“智能磨損（Smart Material&…

第一章：Open-AutoGLM引爆產(chǎn)業(yè)變革的背景與意義人工智能正以前所未有的速度重塑全球產(chǎn)業(yè)格局，而大語言模型（LLM）作為核心技術(shù)引擎，正在推動智能應(yīng)用從“輔助工具”向“自主決策體”躍遷。在這一背景下，Open-…

Linly-Talker：為何這款開源數(shù)字人項目正被開發(fā)者爭相關(guān)注？ 在遠程辦公常態(tài)化、虛擬內(nèi)容爆發(fā)式增長的今天，企業(yè)對“永不疲倦”的虛擬員工需求激增。一個典型場景是：某教育公司需要為上千門課程生成講師視頻，傳統(tǒng)拍攝成本…

第一章：Open-AutoGLM行業(yè)拐點已至近年來，大模型技術(shù)在垂直行業(yè)的落地速度顯著加快，而Open-AutoGLM的開源發(fā)布正成為推動這一變革的關(guān)鍵催化劑。其在金融、醫(yī)療、制造等領(lǐng)域的實際部署案例不斷涌現(xiàn)，標(biāo)志著通用語言模型從“可用”邁…

為幫企業(yè)在AI搜索時代高效鎖定適配自身需求的GEO優(yōu)化合作伙伴，避免陷入優(yōu)化無效、流量虛假的選型陷阱，我們從技術(shù)落地能力（如GEO優(yōu)化精準(zhǔn)度、AI模型適配性）、服務(wù)閉環(huán)完整性（含需求調(diào)研、模型訓(xùn)練、效果迭代）、真…