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基于 Rokid AI Glasses 灵珠「随身导游·景点讲解助手」智能体开发全过程

基于 Rokid AI Glasses 灵珠「随身导游·景点讲解助手」智能体开发全过程

本文围绕旅行场景痛点，详细记录了基于Rokid AI Glasses与灵珠智能体开发「随身导游·景点讲解助手」的完整过程，核心介绍了产品构想、智能体搭建（含名称、类别、功能配置）、入参与模型选择（采用doubao-seed-1-6-vision-250815视觉模型）、人设与回复逻辑编排（四大技能模
人工智能 2026年05月06日
IO-Zero Copy

IO-Zero Copy

要说 IO 的性能优化就不得不提 Zero Copy（零拷贝），虽然名字叫零拷贝，但其实并不是完全没有拷贝过程，而是尽量减少不必要的拷贝及上下文切换。各种消息队列可以说是将零拷贝技术用到了极致，像 Kafka、RocketMQ 都用到到了 mmap、sendfile 等零拷贝技术来提升服务的性能。我们最常用的应用服务 Tomcat、Nginx 在返回静态资源的时候，都有使用零拷贝技术
人工智能 2025年05月30日
注意分配理论

注意分配理论

首先他们两个都是，注意分配理论，注意分配理论说的是注意是如何在两个或两个以上 任务之间进行协调和分配的。 认知资源分配理论： 1.把注意当做一种认知资源，这种资源是有限的 2.完成复杂任务需要的认知资源较多，如果同时完成的复杂任务较多，认知资源就可能会耗尽，这时，新的刺激信息就又难以注意。 3.认知资源分配非常灵活，它有一个分配系统，就像大脑，会优先加工较为重要的刺激或任务。 双加工理论： 双加
人工智能 2025年05月28日
【AI】大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考

【AI】大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考

🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人等方向学习者 ❄️个人专栏：《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 前言 一、个人开发者的大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考 1.1 准备工作 1.2 构建知识库索引 1.3 定制大模
人工智能 2026年07月22日
为什么在React地图组件里，memo 不是优化，而是生存?

为什么在React地图组件里，memo 不是优化，而是生存?

在地图、Canvas、WebGL 这类组件中，memo 不是优化手段，而是“生存边界”。 本文将系统讲清： 为什么底图类组件对 React 来说是灾难级存在 React render 对底图意味着什么 memo 在极端性能场景中的真实作用 如何用 memo + imperative API 构建“不会抖动”的底图架构 如果你正在使用 Mapbo
人工智能 2026年01月29日
人工智能从入门到精通：大语言模型（LLM）应用开发流程与实战项目

人工智能从入门到精通：大语言模型（LLM）应用开发流程与实战项目

第十三篇：大语言模型（LLM）应用开发流程与实战项目 学习目标💡 理解大语言模型（LLM）应用开发的完整流程 💡 掌握 RAG（检索增强生成）、Agent 等主流 LLM 应用架构的设计与实现 💡 学习使用 LangChain 工具开发 LLM 应用的
人工智能 2026年02月17日
297个机器学习彩图知识点（12）

297个机器学习彩图知识点（12）

导读 本系列将持续更新20个机器学习的知识点，欢迎关注。 1. 随机梯度下降 2. 停用词 3. 不平衡数据策略 4. 过拟合策略 5. 监督式深度学习的核心规则 6. 监督&非监督学习 7. 支持向量机分类器 8. 软间隔分类 9. 支持向量 10. SVC的
人工智能 2025年11月10日