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情感语音合成的技术演进:EmotiVoice背后的理论与实践 在智能语音助手越来越频繁地进入家庭、车载和办公场景的今天,一个明显的问题浮出水面:为什么机器说话还是“冷冰冰”的?尽管现代TTS系统已经能生成接近真人发音的语音&#x…
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把智能体真正放进连续业务交互之后,我才开始认真对待“语境污染”这个问题的。在早期Demo阶段,这个问题几乎不会暴露。用户的问题通常是单一的,目标明确,交互轮次也不多,即便上下文处理得并不严谨,模型凭借…
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第一章:揭秘Open-AutoGLM在线部署的核心挑战在将Open-AutoGLM模型部署至生产环境的过程中,开发者面临诸多技术难题。这些挑战不仅涉及计算资源的合理配置,还包括服务稳定性、推理延迟与安全策略的综合平衡。高并发下的性能瓶颈 当多个用户同时…
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YOLO目标检测中的知识蒸馏实践:Teacher-Student架构 在工业视觉系统日益智能化的今天,一个常见的矛盾始终困扰着工程师:我们手握高精度的大模型,却难以将其部署到产线上的边缘设备。推理延迟、内存占用、功耗限制……这些现实问题…
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开源大模型训练新趋势:统一镜像标准化环境 在今天的AI研发现场,一个常见的场景是:一位刚加入团队的工程师花了整整两天时间,只为让PyTorch在本地GPU上跑通第一个训练脚本。CUDA版本不匹配、cuDNN缺失、Python依赖冲突……这些本不…