最近在做一個高速接口模塊的設(shè)計，時序總是收不緊，反復(fù)折騰了幾輪，發(fā)現(xiàn)問題的核心都繞不開時鐘網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量。今天就把這段時間關(guān)于 Clock Latency（時鐘延遲） 和 Clock Skew（時鐘偏移） 的思考和實踐…

最近在準(zhǔn)備2025年的泰迪杯挑戰(zhàn)賽，C題是關(guān)于智能客服機器人的，感覺挺有意思的。這類比賽題目往往緊貼實際應(yīng)用，把平時學(xué)到的NLP和機器學(xué)習(xí)知識串起來解決一個完整的問題，是個很好的鍛煉機會。今天就來聊聊我的理解和一些實現(xiàn)思路&a…

背景痛點：語音模型部署路上的“攔路虎” 在嘗試將Capswriter這類先進(jìn)的語音模型投入實際應(yīng)用時，開發(fā)者們往往會遇到一系列令人頭疼的共性問題。這些問題環(huán)環(huán)相扣，任何一個環(huán)節(jié)的疏忽都可能導(dǎo)致部署失敗或性能不達(dá)標(biāo)。 網(wǎng)絡(luò)限制與下載速度慢…

背景痛點：LLM集成中的那些“坑” 最近在嘗試將大型語言模型集成到自己的應(yīng)用里，想做個智能客服或者聊天機器人。本以為調(diào)用個API就完事了，結(jié)果一路踩坑，才發(fā)現(xiàn)從模型集成到穩(wěn)定上線，中間隔著十萬八千里。今天就來聊聊…

近年來，隨著城市精細(xì)化管理與公共空間需求的升級，崗?fù)ぷ鳛楣苍O(shè)施的重要組成部分，正從單一功能向模塊化、智能化、場景化方向迭代。從治安執(zhí)勤到便民服務(wù)，從景區(qū)導(dǎo)覽到商業(yè)運營，崗?fù)さ膽?yīng)用場景持續(xù)拓展，推動行業(yè)…

最近在做一個智能客服助手的項目，其中語音輸入功能是核心體驗之一。用戶希望像跟真人對話一樣，說完話就能立刻得到回應(yīng)，這對我們技術(shù)實現(xiàn)提出了不小的挑戰(zhàn)。今天就來聊聊我們是如何從零開始，設(shè)計并優(yōu)化這個功能的。1. 我們遇到了哪…

最近在項目里深度用了一段時間大語言模型，尤其是對話類應(yīng)用，一個繞不開的痛點就是“降智”現(xiàn)象。你肯定也遇到過：聊得好好的AI，突然開始答非所問、邏輯混亂，或者干脆復(fù)讀機一樣重復(fù)之前的回答。這可不是它“心情不好”…

收集夢的殘片。這個東西吧，你越咕越不想寫，已經(jīng)擺過半個寒假了，再不寫還真的對不起自己了。 可能比較以自我為中心，只是覺得沒必要過多地提起朋友的名字，很無趣。 從初一開始，看來我學(xué) OI 還是挺早的。 別看我?！?