探讨AI数字人软件系统的开发与部署策略
随着科技发展，人工智能成为经济转型的关键驱动力，AI数字人软件系统在各行业广泛应用。本文探讨其开发与部署策略，助力企业和开发者参考。开发策略包括需求分析、技术选型、模块化设计、数据驱动及安全性保障；部署策略涵盖硬件环境、软件配置、分布式与云端部署以及运维保障，推动系统智能化与稳定性提升。
视觉感知RAG×多模态推理×强化学习=VRAG-RL
通义实验室自然语言智能团队发布并开源了VRAG-RL，一种视觉感知驱动的多模态RAG推理框架。它能像人一样“边看边想”，通过粗到细的视觉仿生感知机制，逐步聚焦关键区域，精准提取信息。VRAG-RL结合强化学习与多专家采样策略，优化检索与推理路径，在多个视觉语言基准数据集上表现出色，显著提升准确性和效率。项目已发布技术方案并开源代码，支持快速部署和二次开发。
大模型应用实践：2025年智能语音机器人厂商推荐和方案详解
随着数字化转型加速，AI客服机器人市场规模预计2025年突破500亿美元，年复合增长率超25%。其发展由语音交互升级、垂直场景解决方案成熟及多模态融合与边缘计算普及三大趋势驱动。文章分析了智能语音机器人的选型核心维度，包括技术性能、场景适配、数据治理与成本效益，并对比了国内外代表厂商如合力亿捷、Zendesk等的方案特点，为企业提供选型策略与落地建议，助力实现服务模式的根本性变革。
2025年如何通过SOP工具实现流程标准化？详解6大构建步骤及7款软件选型指南
标准作业程序（SOP）是企业核心知识资产与效率引擎，其科学构建和高效落地成为2025年数字化转型的关键。本文解析SOP全生命周期流程，探讨可视化技术对流程管理的赋能，并推荐7款智能工具。从概念到实施，SOP助力企业实现技术储备、效率提升与风险防控。通过动态协同、富媒体化及AI增强，企业可在高效与创新间取得平衡，构建可持续竞争优势。
【开源项目】MaxKB4J基于java开发的工作流和 RAG智能体的知识库问答系统
MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流应用与RAG知识库问答系统，结合MaxKB和FastGPT优势，支持智能客服、企业知识库等场景。它开箱即用，可直接上传/爬取文档，支持多种大模型（如Qwen、通义千问等），具备灵活的工作流编排能力，并无缝嵌入第三方系统。技术栈包括Vue.js、Springboot3、PostgreSQL等，提供稳定高效的智能问答解决方案。访问地址：`http://localhost:8080/ui/login`，项目详情见[Gitee](https://gitee.com/taisan/MaxKB4j)。
“跨境电商API解决方案：多语言多货币，全球销售无忧”
跨境电商API解决方案助力企业全球化布局，提供多语言支持（超100种语言）、多货币结算和实时汇率转换，简化跨境交易流程。基于RESTful架构设计，兼容性强，云端部署确保高可用性与稳定性。实际应用涵盖多平台库存同步、智能物流优化等场景，整合主流电商平台与物流服务商。同时，系统符合GDPR等国际合规标准，内置风控机制防范欺诈交易，保障数据安全与业务连续性，为企业提供全方位技术支持。
无需编程，我用 AI 模型结合 RPA 自动化，用 2 天时间手搓小红书营销产品
这是一篇关于如何用ai 和无代码方式，为运营提供一套“小红书爆款生产流水线”的工具，系统可自动采集对标博主笔记、分析热点数据并生成选题草稿，用户仅需补充细节即可完成高质量内容创作。流程涵盖关键词采集、对标博主监控、高价值笔记筛选、AI文案与图片创作及多账号矩阵发布。相比传统方式，该方法大幅提升效率，1小时可完成10篇内容创作，助力创作者在竞争中脱颖而出。文中还详细解析了关键词采集、对标博主分析、自动化排版等关键步骤，适合希望提升内容生产效率的运营者参考。
AI重构数据价值链，解码「智能问数」如何赋能医药制造
随着中国医药制造业的蓬勃发展，中国已跃居全球第二大医药市场。随着监管政策的深入实施，市场对医药企业在生产、运营、管理等方面提出了更为严苛的要求。2025年政府工作报告明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。