本文分类：news发布日期：2025/12/21 1:07:23
相关文章
零基础也能做数字人？Linly-Talker开源镜像全解析
零基础也能做数字人？Linly-Talker开源镜像全解析
在电商直播间里，一个面容亲和的虚拟主播正用标准普通话介绍新款护肤品，口型与语音严丝合缝，语气自然得仿佛真人；而在某企业客服页面，一位“数字员工”正在实…
建站知识
2025/12/21 1:06:53
MySQL 5.7覆盖索引的实现方式、替代方案和限制
由于MySQL 5.7 不支持 INCLUDE 语法！ 本文我详细解释MySQL 5.7覆盖索引的实现方式、替代方案和限制：
一、MySQL的覆盖索引实现方式
MySQL 5.7的实际语法
-- MySQL 5.7 不支持INCLUDE语法
-- 以下语句会报错：
CREATE INDEX idx_orders_cove…
建站知识
2025/12/21 1:06:41
Linly-Talker与HeyGen对比：谁更适合国内用户？
Linly-Talker与HeyGen对比：谁更适合国内用户？
在虚拟助手、AI主播和数字员工逐渐渗透进日常生活的今天，一个核心问题浮出水面：我们究竟需要的是“会说话的视频”，还是“能对话的伙伴”？
国外平台如 HeyG…
建站知识
2025/12/21 1:06:34
从零开始训练 LLM 需要多长时间？
原文：towardsdatascience.com/how-long-does-it-take-to-train-the-llm-from-scratch-a1adb194c624?sourcecollection_archive---------1-----------------------#2024-10-28 估算训练 X 亿个 LLM、Y 万亿个 tokens 以及 Z 个 GPU 计算所需时间的指南
https://med…
建站知识
2025/12/21 1:05:37
Linly-Talker唇形匹配误差低于8ms，达到行业领先水平
Linly-Talker：如何实现<8ms唇形同步的实时数字人系统
在虚拟主播直播带货、AI客服24小时在线、企业数字员工接待访客的今天，用户对“像人”的期待早已超越了简单的语音回复。真正的挑战在于——让数字人说话时，嘴型与声音严丝合缝…
建站知识
2025/12/21 1:05:15
Linly-Talker音频后处理模块：提升清晰度与饱满度
Linly-Talker音频后处理模块：提升清晰度与饱满度
在虚拟主播、智能客服和数字员工逐渐走入日常的今天，用户对交互体验的要求早已超越“能说话”这一基本功能。人们期待的是更自然、更具情感温度的声音表现——那种听起来像真人一样有呼吸感、有质感、有临…
建站知识
2025/12/21 1:04:27
