MLNLP社區(qū)是國內(nèi)外知名的機器學(xué)習(xí)與自然語言處理社區(qū)，受眾覆蓋國內(nèi)外NLP碩博生、高校老師以及企業(yè)研究人員。 社區(qū)的愿景是促進國內(nèi)外自然語言處理，機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和廣大愛好者之間的交流和進步，特別是初學(xué)者同學(xué)們的進步。 序章&…

注意力機制解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列時的瓶頸問題。通過計算輸入序列中各元素與當前解碼狀態(tài)的關(guān)聯(lián)性，生成注意力權(quán)重，構(gòu)建上下文向量。文章詳細介紹了Attention的數(shù)學(xué)原理和三種實現(xiàn)方法：點積、通用和連接注意力，并提供了完整的…

GLM-TTS與Kong API網(wǎng)關(guān)集成：統(tǒng)一入口安全管理 在語音合成技術(shù)迅速普及的今天，越來越多的企業(yè)開始將AI語音能力嵌入到客服系統(tǒng)、教育平臺和內(nèi)容生產(chǎn)流程中。然而，當一個功能強大的TTS模型如GLM-TTS被部署上線時，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開…

除顫訓(xùn)練機作為醫(yī)療教學(xué)與應(yīng)急培訓(xùn)中的重要設(shè)備，其性能穩(wěn)定性、操作仿真度及教學(xué)適配性直接影響培訓(xùn)效果。在醫(yī)學(xué)教育、急救技能實訓(xùn)等場景中，選擇符合教學(xué)需求的除顫訓(xùn)練機對提升學(xué)員實操能力具有重要意義。一、推薦…

【人工智能通識專欄】第十三講：圖像處理 上一講我們學(xué)習(xí)了應(yīng)用文寫作，讓LLM成為職場高效助手。本講進入多模態(tài)時代的核心應(yīng)用：圖像處理——利用支持視覺能力的LLM（如DeepSeek-V3.2多模態(tài)版、GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5等&am…

【人工智能通識專欄】第十四講：語音交互 上一講我們探討了圖像處理，讓LLM具備“視覺”能力。本講進入多模態(tài)交互的另一重要維度：語音交互（Voice Interaction）。截至2026年1月，語音已成為LLM最自然的交互方…

在2026年，珠寶首飾定制市場呈現(xiàn)出多樣化的趨勢，許多消費者在選擇珠寶時更加重視口碑與品質(zhì)。本次榜單涵蓋了國內(nèi)珠寶首飾訂做廠家排行榜的三位優(yōu)質(zhì)廠家，幫助消費者找到值得信賴的訂制專業(yè)團隊。除了提供個性化設(shè)計，…

如何把 GLM-TTS 打包成 Docker 鏡像？便于部署和售賣算力服務(wù) 在當前 AI 語音技術(shù)快速滲透各行各業(yè)的背景下，個性化語音合成已不再是實驗室里的“黑科技”，而是逐漸成為企業(yè)級服務(wù)中不可或缺的一環(huán)。比如虛擬主播需要復(fù)刻特定聲線，…