最近在做一個智能客服項目，發(fā)現(xiàn)意圖識別這塊真是“老大難”。一開始用正則匹配，規(guī)則寫到手抽筋，用戶換個說法就識別不了；后來想上純機(jī)器學(xué)習(xí)模型，又面臨冷啟動數(shù)據(jù)少、長尾意圖難覆蓋的問題。經(jīng)過一番折騰，…

在AI技術(shù)迅速發(fā)展的今天，越來越多的學(xué)生和研究者開始借助AI工具輔助論文寫作，以提高效率、優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)。然而，隨著學(xué)術(shù)審查標(biāo)準(zhǔn)的不斷提升，AI生成內(nèi)容的痕跡逐漸被識別，導(dǎo)致論文出現(xiàn)“AI率超標(biāo)”問題，嚴(yán)重…

最近在指導(dǎo)學(xué)弟學(xué)妹做畢業(yè)設(shè)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(diào)重復(fù)處理導(dǎo)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(qiáng)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(chǎn)環(huán)境，尤其是部署在 Kubernetes 集群上時，遇到了不少預(yù)料之外的挑戰(zhàn)。今天就把這次從零搭建到性能調(diào)優(yōu)的完整實戰(zhàn)經(jīng)驗梳理出來&#xf…

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI輔助寫作工具已逐漸成為高校學(xué)生完成畢業(yè)論文的重要幫手。無論是開題報告、文獻(xiàn)綜述還是整篇論文的撰寫，越來越多的學(xué)生開始借助AI工具提升效率、優(yōu)化內(nèi)容質(zhì)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(xué)弟學(xué)妹看大數(shù)據(jù)專業(yè)的畢業(yè)設(shè)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(shù)棧選得過于復(fù)雜，環(huán)境都搭不起來。今天這篇筆記，就想結(jié)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(shè)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(dāng)在線設(shè)備數(shù)突破萬級…

ChatGPT Next 實戰(zhàn)指南：構(gòu)建高效對話系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計與避坑策略 在探索大模型應(yīng)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(gòu)建對話系統(tǒng)。然而，當(dāng)項目從簡單的 Demo 邁向真實的生產(chǎn)環(huán)境時，一系列棘手的問題便會浮…