线下引流与场景数字化资产建设必备智能设备深度解析
本文深度解析线下引流与场景数字化资产建设所需的六大类智能设备，涵盖AI服务机器人、智能导视、互动体验、基础设施、交易连接及数据中台系统。通过猎户星空豹小秘、叁仟智慧导引屏、美甲涂涂机、NFC贴纸等典型产品，揭示如何打破数据孤岛，实现毫秒级营销转化，构建可运营、可预测的线下数字资产闭环体系。
数字人厂商排行，数字人如何引领行业发展新趋势
随着新一代数字展厅智能交互产品的发布，数字人厂商在行业发展中愈加凸显其重要性。本文将探讨这些厂商如何引领行业新趋势，分析其在技术创新、用户体验及市场战略方面的独特优势，并揭示其未来的发展方向及对行业变革的深远影响。
2025数字人竞争力榜单发布：实时交互数字人全面进化
在数字经济迅速发展的背景下，2025年中国数字人企业的崛起为各行业带来了新的机遇与挑战。本文将深入分析不同数字人企业的特点与全栈技术的应用，提供选型指南，帮助企业识别合适的合作伙伴，从而提升市场竞争力，实现数字化转型与创新发展。
大模型专业名词解释手册
本简介系统梳理了大语言模型（LLM）核心技术术语，涵盖基础概念、训练方法、模型优化、推理应用、评估调试及伦理安全六大维度。内容包括Transformer架构、注意力机制、Token化、参数量、涌现与泛化能力，以及预训练、微调、思维链、少样本学习等关键技术；深入解析模型压缩中的量化、剪枝、蒸馏方法，探讨推理应用中的RAG、提示工程、智能代理与多模态能力；并介绍困惑度、BLEU/ROUGE等评估指标，最后聚焦偏见、公平性、可解释性与人类对齐等伦理议题，全面呈现大模型技术体系与发展脉络。（239字）
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用中的关键技术。前者是跨模型的通用协议，实现多工具标准化连接；后者是模型调用外部功能的机制。MCP如“桥梁”，支持多系统协同；Function Call似“工具手”，执行具体任务。二者互补，推动AI应用向更高效、开放的方向发展。
RocketMQ：A2A协议实现多智能体优化
Apache RocketMQ推出轻量级通信模型LiteTopic，专为AI场景设计，支持海量会话、长时交互与多智能体协作。结合A2A协议与阿里AgentScope框架，实现会话持久化、断点续传、精准路由与高可靠通信，助力构建稳定高效的多智能体应用体系。
