手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
本文介绍了如何从零开始搭建一个语音对话机器人，涵盖自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和文本到语音合成（TTS）三大核心模块。通过使用开源工具如FunASR、LLaMA3-8B和ChatTTS，以及FastAPI和Gradio等技术，详细指导读者轻松实现个人AI小助手的构建，适合技术新手快速上手。
从k折到自助法：常用交叉验证方法的优缺点
为了评估和改进机器学习（ML）算法的可靠性和泛化能力，交叉验证已被广泛采用[1]。交叉验证是一种在有限数据集上评估和比较不同模型性能的方法，其通过分割数据集为训练集和测试集以验证模型的性能。通过使用交叉验证，研究人员可以避免对单一实验的依赖，因此可以更好地评估模型的泛化能力。
人工智能（AI）技术的发展史
人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步，历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出，1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进，1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来，深度学习技术革新了AI，在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用，但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能，并在医疗、教育等领域发挥更大作用。
2025年国内数字人平台选购指南：聚焦全链路能力，告别工具碎片化困境
国内数字人平台众多，功能参差，用户常陷多工具切换、成本高、效率低困境。本文基于2025年实测数据，从全链路集成、场景适配、技术壁垒、成本效益四大维度，深度解析必火AI、火山、阿里、讯飞等主流平台，助你避开选择陷阱，精准匹配个人IP、电商直播、企业服务等应用场景，实现高效视频化转型。