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）、