深度学习之人机交互中的认知模型
基于深度学习的人机交互中的认知模型旨在使计算机系统能够更好地理解、预测和响应人类行为和意图，从而实现更自然和有效的交互体验。
智能体进化发展了一年，现在的RPA Agent迭代到什么程度了？
智能体技术在过去一年迅速发展，RPA Agent已成为连接多种应用系统的关键工具。实在智能推出的实在Agent 7.0，通过自然语言处理和屏幕识别技术，实现了从需求输入到任务执行的全流程自动化，大幅降低了智能体构建门槛。该平台不仅能在企业级应用中提供专业服务，还能满足个人用户的多样化需求，真正实现了端到端的自动化解决方案。
人工智能浪潮下的道德困境与技术挑战
【8月更文挑战第31天】 在人工智能的飞速发展中，我们面临着前所未有的道德和技术问题。本文将探讨AI技术带来的伦理挑战，包括隐私保护、算法偏见和责任归属等问题，并分析当前技术发展面临的限制，如数据获取困难、模型泛化能力和人机交互的局限性。文章旨在启发读者思考如何在享受AI技术便利的同时，确保技术的健康发展和社会的公正性。
“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。