在智能客服系統(tǒng)的開發(fā)過程中，開發(fā)者常常會面臨幾個(gè)棘手的核心痛點(diǎn)。首先是意圖識別準(zhǔn)確率，這直接決定了系統(tǒng)能否正確理解用戶的第一句話；其次是多輪對話管理，如何在不同話題間平滑切換并維持上下文連貫性是一大挑戰(zhàn)；最…

在AI輔助開發(fā)的過程中，我們常常聚焦于模型結(jié)構(gòu)、算法優(yōu)化和算力提升，卻容易忽略一個(gè)底層但至關(guān)重要的因素——系統(tǒng)時(shí)鐘的精確性。尤其是在追求極致推理性能和高吞吐量的生產(chǎn)環(huán)境中，不穩(wěn)定的時(shí)鐘源（clock source）帶來的…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹們看開題報(bào)告，發(fā)現(xiàn)一個(gè)挺普遍的現(xiàn)象：很多同學(xué)的開題報(bào)告寫得像一篇“技術(shù)愿望清單”，羅列了一堆高大上的名詞，比如“采用Spring Cloud微服務(wù)架構(gòu)，結(jié)合TensorFlow實(shí)現(xiàn)智能推薦，并利用區(qū)塊鏈…

深度｜Gemini 3預(yù)訓(xùn)練負(fù)責(zé)人揭秘Gemini 3巨大飛躍的關(guān)鍵，行業(yè)正從“數(shù)據(jù)無限”向“數(shù)據(jù)有限”范式轉(zhuǎn)變 The MAD Podcast Z Potentials 2026年2月21日 11:42 圖片來源：The MAD Podcast Z Highlights Gemini 3的巨大提升是龐大團(tuán)隊(duì)通力協(xié)作、融…

今天調(diào)試好了下學(xué)期準(zhǔn)備上機(jī)的環(huán)境

降A(chǔ)I率的最佳時(shí)機(jī)：寫完立刻降還是等定稿后再降 這是一個(gè)被問了無數(shù)次的問題：論文到底什么時(shí)候做降A(chǔ)I處理最合適？ 有的同學(xué)寫完一章就急著去降A(chǔ)I，結(jié)果后面導(dǎo)師讓大改，降了等于白降。有的同學(xué)一直等到最后才處理&#xf…

最近在做一個(gè)需要實(shí)時(shí)語音合成的項(xiàng)目，遇到了不少挑戰(zhàn)。當(dāng)并發(fā)請求量上來之后，延遲變得不穩(wěn)定，GPU資源也經(jīng)?！按蚣堋?amp;#xff0c;用戶體驗(yàn)直線下降。為了解決這些問題，我深入研究了ChatTTS，并把它從單機(jī)測試一步步部署…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹們看大數(shù)據(jù)方向的畢業(yè)設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)一個(gè)挺普遍的現(xiàn)象：代碼倉庫里各種框架（Hadoop, Spark, Hive, Kafka…）堆得挺全，但一運(yùn)行就各種報(bào)錯(cuò)，或者只能在本地偽分布式環(huán)境下跑跑，稍微加點(diǎn)…