Kimi-K2-Instruct-0905：1T參數(shù)MoE模型升級(jí)256K上下文 【免費(fèi)下載鏈接】Kimi-K2-Instruct-0905-BF16 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Kimi-K2-Instruct-0905-BF16 大模型領(lǐng)域再迎技術(shù)突破，Moonshot AI（月之暗面…

Ming-flash-omni：稀疏MoE多模態(tài)模型預(yù)覽 【免費(fèi)下載鏈接】Ming-flash-omni-Preview 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview 近日，Inclusion AI團(tuán)隊(duì)正式發(fā)布了Ming-flash-omni Preview模型&#xff0…

目錄 一、采樣率（Sample Rate）——聽得有多“細(xì)” 是什么？ 常見數(shù)值 為什么重要？ 類比 二、采樣位數(shù)（Bit Depth）——聲音有多“精細(xì)” 是什么？ 常見數(shù)值 為什么重要？ 類比…

如何優(yōu)化Linly-Talker在低端GPU上的運(yùn)行表現(xiàn)？ 如今，越來越多的開發(fā)者和創(chuàng)作者希望將數(shù)字人技術(shù)引入日常應(yīng)用——從個(gè)人視頻創(chuàng)作到企業(yè)級(jí)客服系統(tǒng)。但現(xiàn)實(shí)往往令人卻步：像Linly-Talker這樣功能完整的交互式數(shù)字人系統(tǒng)，動(dòng)輒需要RTX …

企業(yè)定制化數(shù)字人方案：基于Linly-Talker的二次開發(fā)實(shí)踐與優(yōu)化建議 在客戶服務(wù)從“人工坐席”向“智能交互”躍遷的今天，越來越多企業(yè)開始部署虛擬員工——不是作為技術(shù)噱頭，而是實(shí)打?qū)嵦嵘\(yùn)營效率、降低人力成本的戰(zhàn)略選擇。某頭部保險(xiǎn)公司在…

Linly-Talker：多語言數(shù)字人如何打破交互邊界 在虛擬主播24小時(shí)不間斷帶貨、AI教師用流利英語講解數(shù)學(xué)題的今天，數(shù)字人早已不再是科幻電影里的概念。越來越多企業(yè)開始嘗試用“AI員工”替代重復(fù)性高的人力工作——但問題也隨之而來：一個(gè)高質(zhì)量…

NVIDIA Nemotron-Nano-9B-v2推理性能評(píng)測(cè)：小模型如何重塑邊緣計(jì)算的AI能力邊界 【免費(fèi)下載鏈接】NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 導(dǎo)語：NVIDIA最新發(fā)布的Nemotron-…

Linly-Talker支持API調(diào)用，輕松集成進(jìn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng) 在智能客服、在線教育和數(shù)字營銷場(chǎng)景中，企業(yè)越來越需要一種既能高效響應(yīng)用戶需求，又能體現(xiàn)品牌個(gè)性的交互方式。傳統(tǒng)的視頻制作流程冗長(zhǎng)，人力成本高；而早期的虛擬形象…