“人手一个贾维斯”的愿望，正在被“视频通话”功能带进现实
2011年，Siri在iPhone 4s发布会上首次亮相，引发了人们对智能助手的无限遐想。尽管后续发展遇到挑战，但人们对“贾维斯”般的智能助手的渴望从未消失。2024年，OpenAI和智谱AI相继推出支持视频通话的GPT-4o和智谱清言APP，实现了多模态互动和实时推理，应用场景涵盖作业辅导、产品介绍和厨房助手等。这些创新突破了传统人机交互的局限，使“人手一个贾维斯”的梦想更近一步。
多模态融合在 FunAudioLLM 中的应用
【8月更文第28天】随着深度学习的发展，多模态融合技术已经成为构建更加智能和自然的人机交互系统的关键。FunAudioLLM（Fun Audio Language Model）是一种旨在结合音频与文本数据以实现更自然、更丰富的声音合成效果的框架。本文将详细介绍 FunAudioLLM 如何利用多模态融合技术，并提供具体的代码示例。
AI技术在自然语言处理中的应用与挑战
【8月更文挑战第28天】本文将探讨AI技术在自然语言处理（NLP）领域的应用及其面临的挑战。我们将通过实例和代码示例，展示AI如何帮助机器理解和生成人类语言，并讨论在这一过程中遇到的主要问题和可能的解决方案。
深度学习之人类行为模仿
基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。通过模拟人类的动作、决策过程、情感反应等行为，相关技术在机器人、虚拟助手、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
【人工智能】深度解读 ChatGPT基本原理
ChatGPT是OpenAI开发的一种基于人工智能技术的自然语言处理工具，它代表了自然语言处理（NLP）技术的前沿进展。ChatGPT的基本原理建立在一系列先进技术和方法之上，主要包括GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型架构、预训练与微调技术、以及可能采用的RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）等高级训练策略。下面将详细解读ChatGPT的基本原理和关键技术：
打破传统叙事逻辑，构建基于原子化任务的人机交互
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
虚拟现实中的人机交互设计：探索未来交互的无限可能
【8月更文挑战第26天】虚拟现实中的人机交互设计是一项充满挑战与机遇的技术领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信未来VR人机交互将更加自然、直观和个性化。设计师需要不断探索和创新以应对各种技术挑战和用户需求变化，为用户带来更加丰富和愉悦的交互体验。
基于RT-Thread的智能家居助手
一、项目简介
智能家居助手主要基于RT-Thread开发的，该系统主要分为语音子系统，环境监测子系统，智能控制子系统，智能网关子系统，音乐播放器，云端以及应用软件七大部分。语音子系统可通过语音进行人机交互来控制家电设备。环境监测子系统为智能家居提供环境信息输入，实时监测室内的环境信息。智能控制子系统为智能家居提供控制接口，用户可根据实际需求来控制家电设备。
智能网关是整个系统的核心和枢纽，为整个智能家居提供网络，同时与云平台进行交互，不断更新室内信息，实时将数据上传至云端，用户就能在远程进行查室内的各种环境信息，实时掌握家中的最新动态。音乐播放器为用户提供音乐服务。云端部分为智能家居系统云