Grammarly 语法错误标记——推测实现逻辑
Grammarly 插件在检测到错误后,Grammarly 插件会通过以下方式在网页上标记错误并显示下划线提示: 错误标记 动态插入元素:插件会在检测到错误的文本位置动态插入 HTML 元素(如 <span>),并为这些元素添加特定的 CSS 类(如 grammarly-error)。 CSS 样式
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Realtime API model detailed comparison table
今天,我们将深入对比几款最新的 Realtime API 模型,帮助您了解它们的特性、性能差异以及最适合的使用场景。 Realtime API model detailed comparison table
EasyOne——突破AI多模态极限
最近才有时间写这篇博客,持续更新中~ EasyOne是一款强大的多模态智能插件,集文字、文件、图片、音频和视频等处理于一体,支持跨平台使用,并提供高度可定制的体验,旨在提升用户的办公效率。EasyOne
如何通过 MuseTalk 和 OpenAI Realtime API 实现实时数字人交互:技术挑战与解决方案
大家好,欢迎来到这篇技术博客!在这篇文章中,我将深入探讨如何结合 MuseTalk 和 OpenAI Realtime API 实现实时数字人交互,并分享在开发过程中遇到的技术挑战与解决方案。同时,我还会展示一些实际运行时的样例输出,并讨论该项目的架构设计、技术选型等细节。 一、项目目标回顾 在正式
基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统:打造低延迟、高互动的未来交互体验
随着人工智能技术的不断发展,数字人作为新一代虚拟助手和互动媒介,正在迅速进入各行各业。数字人的应用场景包括虚拟客服、在线教育、智能助手、娱乐行业等,涉及文本、语音、图像和视频等多种交互方式。然而,尽管这些系统已经取得了显著进展,如何在实时交互中保证自然流畅的表现仍然是一个亟待解决的问题。 本文将深入
深入探讨数字人技术:MuseTalk + Realtime API 可能性探讨
随着人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)和计算机图形学的迅猛发展,数字人(Digital Humans)已经从科幻概念走向现实,广泛应用于客服、教育、娱乐等多个领域。数字人不仅能够与用户进行自然交互,还能通过高精度的面部动画和声音合成提供逼真的互动体验。本文将深入探讨数字人平台的技术架构与实现,
从零搭建多智能体系统:用 Python 和 LangGraph 实现 Plan-and-Execute
多智能体系统(MAS)通过多个自主智能体的交互来解决复杂的任务,在现代人工智能领域具有广泛的应用前景。本文将深入探讨如何使用 LangGraph 库在 Python 中实现一个“计划与执行”(Plan and Execute)的框架。在此过程中,我们将解释一些重要的概念,包括 Agent(智能体)、