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
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）、
DeepSeek本地部署指南：从模型选择到数据投喂，打造专属AI知识库
本文全面解析DeepSeek大模型的本地化部署与应用流程。从硬件配置选型、Ollama工具部署、WebUI可视化交互，到数据投喂训练及API集成，逐步指导用户打造专属AI知识库。无论您是个人开发者还是企业技术团队，均可通过本文掌握DeepSeek的核心操作技巧，实现从理论到实践的完整闭环。
数字人系列（5）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，Websocket+Mainsource到WebRTC视频推流转变
文章将深入探讨从 WebSocket + mainSource 到 WebRTC 的技术转变，揭示这一升级如何为数字人系统的实时视频推送带来质的飞跃，并分析其在实际应用中的优势与价值。
数字人系列（4）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，参数调节与 GPU 选型
在实时数字人系统的开发过程中，性能优化是决定用户体验的核心环节。前几篇文章中，我们完成了系统的框架搭建和基础功能实现，但在实际测试中仍面临音视频同步延迟和 GPU 资源利用率不足的问题。本文将以 参数调优 和 硬件适配 为核心，结合实测数据与工程实践，详细探讨如何通过技术手段解决这些瓶颈。
OpenAI Realtime API 费用全解析：实测每分钟成本与优化指南
OpenAI的API以其强大的语言处理能力吸引了众多开发者，但许多人对它的费用结构感到困惑。尽管官方说明中提到“按Token计费”，但对于大多数开发者来说，Token的概念并不直观。更常见的问题是：“如果按分钟计算，使用OpenAI Realtime API究竟要花多少钱？”
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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OpenAI Realtime API 详细价格表
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
数字人系列（3）：基于 MuseTalk + Realtime API 的实时数字人系统，技术挑战与解决方案
在这篇文章中，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，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。