Linly-Talker在汽车配置讲解中的三维空间联动设想 在高端汽车展厅里，一位客户驻足于一辆全新SUV前，随口问道：“这车的空气悬挂能调多高？”话音刚落，站在屏幕旁的虚拟讲解员微微点头，声音沉稳地回应&#xf…

后训练 Post-Training 主要有两种范式：SFT和RLPre-training (预训练) 通过海量无监督数据的自监督学习（Next Token Prediction），让模型习得语言语法与通用知识。SFT (监督微调)：实现指令对齐 通过高质量问答对进行…

🎯 学习目标 彻底掌握 Transformer 的每一个组件细节，理解从 Standard Attention 到现代 LLM（如 Llama, Deepseek）架构的演进原因，并能手写核心算法代码。 第一阶段：输入处理 (Input Representation) 1. 分词 (…

Linly-Talker在高校招生宣传中的个性化推送实验在每年高考季，高校招生办的老师们总是面临一个共同难题：如何用有限的人力，在短时间内回应成千上万考生和家长五花八门的问题？“我这个分数能报你们学校吗？”“电气工程专…

在节奏飞快的上海，科技创新浪潮无处不在。无论是参与行业会议，还是与不同领域的朋友交流，“人工智能”总是一个绕不开的话题。作为一名非技术出身的职场人，我曾长期觉得AI是专属于工程师的领域，直到我开始了解并参与了…

GitHub 主页 在我 40 年的软件开发历程中，连接管理一直是最容易被忽视却最关键的性能因素。最近的一次高并发项目让我深刻认识到，连接管理的优化能带来数量级的性能提升。这次经历彻底改变了我对 Web 框架性能的认知。 那是在一个物联网数据处理平台项目…

Linly-Talker如何处理专业术语发音准确性问题？ 在医疗讲座直播中，数字人脱口而出“β受体阻滞剂”时读成了“贝塔受、体阻、滞剂”，语调割裂、重音错位；在金融分析视频里，“资产负债表”被念作“资不抵债表”&#xff…

学习目标：理解机器学习的本质，掌握监督/无监督学习的区别，理解训练集/测试集的重要性 预计时间：20分钟 前置知识：Python基础，Numpy基础📋 本篇内容 机器学习本质 → 学习方式分类 → 核心术语(训…