最近在指導學弟學妹做畢業(yè)設計，發(fā)現(xiàn)一個挺普遍的現(xiàn)象：很多項目功能點列了一大堆，但代碼一跑起來，各種問題就暴露了。比如訂單下了沒法取消，庫存明明顯示還有卻總是被超賣，支付回調重復處理導致用戶被扣多次…

最近在項目中落地了 CosyVoice 2.0，這是一個功能強大的語音合成與處理引擎。將其從測試環(huán)境平穩(wěn)遷移到生產環(huán)境，尤其是部署在 Kubernetes 集群上時，遇到了不少預料之外的挑戰(zhàn)。今天就把這次從零搭建到性能調優(yōu)的完整實戰(zhàn)經(jīng)驗梳理出來&#xf…

隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，AI輔助寫作工具已逐漸成為高校學生完成畢業(yè)論文的重要幫手。無論是開題報告、文獻綜述還是整篇論文的撰寫，越來越多的學生開始借助AI工具提升效率、優(yōu)化內容質量。然而，面對市場上種類繁多的AI寫作平臺&#xff0…

最近在幫幾個學弟學妹看大數(shù)據(jù)專業(yè)的畢業(yè)設計，發(fā)現(xiàn)大家普遍在起步階段就卡住了。選題要么太“虛”，比如“基于大數(shù)據(jù)的XX分析”，要么技術棧選得過于復雜，環(huán)境都搭不起來。今天這篇筆記，就想結合我自己的經(jīng)驗和一些開源…

背景痛點：高并發(fā)實時聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn) 在開發(fā)Cherry Studio火山方舟的聯(lián)網(wǎng)功能時，我們面臨的核心挑戰(zhàn)是海量設備（如智能終端、傳感器、用戶客戶端）需要同時保持穩(wěn)定、低延遲的雙向通信。在早期的實現(xiàn)中，當在線設備數(shù)突破萬級…

ChatGPT Next 實戰(zhàn)指南：構建高效對話系統(tǒng)的架構設計與避坑策略 在探索大模型應用落地的過程中，許多開發(fā)者選擇基于 ChatGPT Next 這類框架來構建對話系統(tǒng)。然而，當項目從簡單的 Demo 邁向真實的生產環(huán)境時，一系列棘手的問題便會浮…

最近在做一個智能客服項目，從零開始搭建，過程中踩了不少坑，也積累了一些心得。傳統(tǒng)客服系統(tǒng)開發(fā)起來，有幾個老生常談但又很現(xiàn)實的痛點：一是冷啟動成本太高，需要大量標注數(shù)據(jù)來訓練意圖識別模型；…

隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，AI輔助寫作工具已經(jīng)逐漸成為高校學生完成畢業(yè)論文的重要助力。無論是開題報告、文獻綜述還是整篇論文的撰寫，越來越多的學生開始借助這些工具提升效率、降低寫作難度。然而，面對市場上琳瑯滿目的AI寫作平臺&#…