汽车品牌选择使用VR虚拟现实技术展示汽车
虚拟现实汽车展厅利用VR技术，为客户提供生动、便捷的在线购车体验。用户通过佩戴VR设备，可在虚拟环境中全方位观察汽车外观、内饰，了解功能并定制颜色和配置。此外，还可与虚拟工作人员互动，获取更多信息和建议。该展厅不仅节省了客户的时间和精力，也为经销商降低了展示成本，提升了销售效率。未来，随着VR技术的进步，展厅将更加智能和普及，进一步融合线上线下购车流程，提供更丰富的互动体验。
云端问道22期——AI智能语音实时互动
《云端问道22期——AI智能语音实时互动》分享了构建用户与AI智能语音实时互动的方法，涵盖七个部分：进入解决方案页、方案介绍、操作步骤、创建AI智能体、实时工作模版、部署应用及应用体验。通过阿里云平台，用户可以快速部署并体验AI语音通话功能，包括语音转文字、文字转语音、个性化定制智能体人设及接入私有知识库等。整个过程简单流畅，适合开发者和企业快速上手。
《AI赋能鸿蒙Next：为特殊人群打造无障碍交互新体验》
在科技飞速发展的今天，鸿蒙Next设备借助人工智能技术，显著提升了特殊人群的无障碍交互体验。针对视障人群，提供精准屏幕朗读、视觉辅助智能问答和导航避障辅助；面向听障人群，实现AI声音修复、实时字幕与语音转文字；助力语言障碍者和老年人群体，通过AI优化交流与操作体验。开发者可利用鸿蒙Next的AI能力，深入了解用户需求，进行测试与优化，共同创造友好、便捷的无障碍环境，让特殊人群更好地融入数字社会，享受科技带来的美好生活。
AI+树莓派=阿里P8技术专家。模拟面试、学技术真的太香了 | 手把手教学
本课程由阿里P8技术专家分享，介绍如何使用树莓派和阿里云服务构建AI面试助手。通过模拟面试场景，讲解了Java中`==`与`equals`的区别，并演示了从硬件搭建、语音识别、AI Agent配置到代码实现的完整流程。项目利用树莓派作为核心，结合阿里云的实时语音识别、AI Agent和文字转语音服务，实现了一个能够回答面试问题的智能玩偶。课程展示了AI应用的简易构建过程，适合初学者学习和实践。
《解锁鸿蒙Next系统人工智能语音助手开发的关键步骤》
在鸿蒙Next系统上开发人工智能语音助手应用，需经历环境搭建、权限申请、集成语音识别、自然语言处理、语音合成及智能交互逻辑设计等关键步骤。开发者使用DevEcoStudio工具，引入Core Speech Kit和NLP服务，实现从语音输入到文本理解再到语音输出的全流程开发。通过多轮对话、个性化功能和全面测试优化，打造稳定可靠的语音助手应用，提供智能便捷的用户体验。
自注意力机制全解析：从原理到计算细节，一文尽览！
自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。
重启“APP工厂”，张一鸣要做AI时代的爱迪生？
互联网时代的弄潮儿在移动互联网浪潮中经历了起伏，而今在大模型时代再次面临挑战。字节跳动作为移动互联网时代的新贵，正以激进的姿态迎战大模型带来的变革。通过重启“APP工厂”模式，字节跳动不仅在AI应用层推出了20余款产品，还在模型层进行了大规模投入，如豆包大模型家族的发布。尽管面临资源和技术的双重挑战，字节跳动凭借其强大的执行力和战略调整能力，继续在大模型赛道上占据一席之地。然而，历史经验表明，新技术往往伴随着行业格局的重塑，字节跳动能否在这场技术革命中保持领先地位，仍需时间检验。