人工智能

会追问才算面试官:云面 YunMian AI 模拟面试官的具身交互智能工程实录

开场白:从「念题机器人」到 500ms 实时追问的工程命题先说一个体验上的真相:市面上大多数「模拟面试」工具,本质是一台念题机。它抛给你一道题,你打一段字,它回一段范文,然后进入下一题。整个流程规整、高效,却唯独不像面试。因为真正让人手心冒汗的,从来不是题目本身,而是那句

机器学习模型迭代方法(总结)

模型迭代方法 机器学习模型在实际应用的场景,通常要根据新增的数据下进行模型的迭代,常见的模型迭代方法有以下几种: 1、全量数据重新训练一个模型,直接合并历史训练数据与新增的数据,模型直接离线学习全量数据,学习得到一个全新的模型。 优缺点:这也是实际最为常见的模型迭代方式,通常模型效果也是最好的,但这样模型迭代比较耗时,资源耗费比较多,实时性较差,特别是在大数据场景更为困难; 2、模型融合的方法,

让AI“活”起来!魔珐星云:给大模型装上身体,把交互从对话框拉进现实

你有没有想过,和你对话的AI,不再是一个冰冷的文字框,而是一个会说话、有表情、能打手势的3D数字人?去年魔珐科技正式推出了全球首个面向开发者的具身智能3D数字人开放平台——魔珐星云。它的使命简单而硬核:给AI“装上身体”。告别“纸上谈兵”,AI从此有了“真身”传统的AI交互,往往止步于文字和语音。魔珐

从灵感捕捉到成稿交付:AI 辅助写作工作流的工程化实践

从灵感捕捉到成稿交付:AI 辅助写作工作流的工程化实践一、写作效率的隐性瓶颈:为什么"写不出来"比"写得慢"更致命技术写作的效率瓶颈通常不在打字速度,而在三个认知密集型环节:选题调研、结构规划和内容打磨。一个熟练的技术作者完成一篇 3000 字的深度文章,实际写作时间可能只有 2 小时&#xff0

K100_AI单卡全离线部署同声传译系统

一、引言在全球化交流日益频繁的当下,同声传译已成为国际会议、跨国商务洽谈、学术交流等场景中不可或缺的沟通桥梁。然而,传统同声传译高度依赖专业译员的人力投入,成本高昂且难以规模化覆盖;而现有的云端AI同传方案则受制于网络带宽、数据隐私与延迟波动等问题,在涉密会议、偏远地区或网络受限环境中往往难以落地。如何在保证翻译质量的前提下&#

手把手教你用 ModelEngine 打造“赛博占卜师”:AI 塔罗智能体 (Agent) 开发实战

  大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮

AI越来越会“造假“,跨模态鉴伪为什么正在成为AI时代的新基建?

生成式 AI 的发展速度,远远超过了很多人的预期。一年前,我们还在讨论 AI 绘图能不能替代设计师;如今,无论是 Midjourney、FLUX,还是 GPT、Gemini 等模型,都已经能够生成足以"以假乱真"的图片、视频甚至长篇文本。与此同时,DeepFake、AI 换脸、AI 配

公司给不给 AI 额度,差别真的挺大

刷脉脉时看到一个有意思的讨论: 百度员工每月有 1000 元主流大模型使用额度。 有人可以用 GPT、Claude、阿里云这些工具,而且不绑考核。 但底下也有外包同学说:正式员工有额度,外包这边连 API 调用都得算着 Token 用。 这个话题,挺真实的。现在很多公司都在喊“AI 提效”,但真正落到员工身上

Claude Code 接蓝耘实测:选第三方 API 的三条铁律

网上给 Claude Code 接第三方 API 的教程一抓一大把,但清一色都在教你怎么填 base_url、api_key,填完能对话就算完事。可真正把它挂上去跑一阵子你就会发现:填 URL 是五分钟的体力活,选对平台才是真功夫。我自己就踩过一次:一个挂着 Claude Code 跑的小工具,原本用官方额度&#x