Linly-Talker 能否接入 Dialogflow 實(shí)現(xiàn)多輪對話邏輯？ 在虛擬客服、數(shù)字員工等實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，用戶不會(huì)只問一句“你好”，然后滿意地離開。他們更可能說：“我想預(yù)約下周二的心理咨詢……對，下午三點(diǎn)左右……需要帶什么…

Linly-Talker在汽車配置講解中的三維空間聯(lián)動(dòng)設(shè)想 在高端汽車展廳里，一位客戶駐足于一輛全新SUV前，隨口問道：“這車的空氣懸掛能調(diào)多高？”話音剛落，站在屏幕旁的虛擬講解員微微點(diǎn)頭，聲音沉穩(wěn)地回應(yīng)&#xf…

后訓(xùn)練 Post-Training 主要有兩種范式：SFT和RLPre-training (預(yù)訓(xùn)練) 通過海量無監(jiān)督數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Next Token Prediction），讓模型習(xí)得語言語法與通用知識。SFT (監(jiān)督微調(diào))：實(shí)現(xiàn)指令對齊 通過高質(zhì)量問答對進(jìn)行…

?? 學(xué)習(xí)目標(biāo) 徹底掌握 Transformer 的每一個(gè)組件細(xì)節(jié)，理解從 Standard Attention 到現(xiàn)代 LLM（如 Llama, Deepseek）架構(gòu)的演進(jìn)原因，并能手寫核心算法代碼。 第一階段：輸入處理 (Input Representation) 1. 分詞 (…

Linly-Talker在高校招生宣傳中的個(gè)性化推送實(shí)驗(yàn)在每年高考季，高校招生辦的老師們總是面臨一個(gè)共同難題：如何用有限的人力，在短時(shí)間內(nèi)回應(yīng)成千上萬考生和家長五花八門的問題？“我這個(gè)分?jǐn)?shù)能報(bào)你們學(xué)校嗎？”“電氣工程?！?

在節(jié)奏飛快的上海，科技創(chuàng)新浪潮無處不在。無論是參與行業(yè)會(huì)議，還是與不同領(lǐng)域的朋友交流，“人工智能”總是一個(gè)繞不開的話題。作為一名非技術(shù)出身的職場人，我曾長期覺得AI是專屬于工程師的領(lǐng)域，直到我開始了解并參與了…

GitHub 主頁 在我 40 年的軟件開發(fā)歷程中，連接管理一直是最容易被忽視卻最關(guān)鍵的性能因素。最近的一次高并發(fā)項(xiàng)目讓我深刻認(rèn)識到，連接管理的優(yōu)化能帶來數(shù)量級的性能提升。這次經(jīng)歷徹底改變了我對 Web 框架性能的認(rèn)知。 那是在一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理平臺項(xiàng)目…

Linly-Talker如何處理專業(yè)術(shù)語發(fā)音準(zhǔn)確性問題？ 在醫(yī)療講座直播中，數(shù)字人脫口而出“β受體阻滯劑”時(shí)讀成了“貝塔受、體阻、滯劑”，語調(diào)割裂、重音錯(cuò)位；在金融分析視頻里，“資產(chǎn)負(fù)債表”被念作“資不抵債表”&#xff…