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5 分钟复刻你的声音，一键实现 GPT-Sovits 模型部署
想象一下，只需简单几步操作，就能生成逼真的语音效果，无论是为客户服务还是为游戏角色配音，都能轻松实现。GPT-Sovits 模型，其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型，以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案，开发者和企业能够快速集成语音合成功能，实现从文本到语音的无缝转换，进而推动智能语音应用的创新和发展。
智能理解 PPT 内容，快速生成讲解视频
本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用，调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容，快速生成相匹配的解说词；文本模型对解说词进行优化，提高其可读性和吸引力；语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成，只需一键操作，系统即可自动整合图片、文本和音频素材，快速生成对应讲解视频。
QwQ-32B一键部署，真正的0代码，0脚本，0门槛
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力，核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理（OOS）一键部署OpenWebUI+Ollama方案，轻松将QwQ-32B模型部署到ECS，或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码，全部在控制台完成，适合新手操作。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
百亿大规模图在广告场景的应用
这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战，包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设，以及系统的总结和展望。