Linly-Talker如何避免生成視頻出現(xiàn)“恐怖谷效應(yīng)”？ 在虛擬主播、AI客服、數(shù)字教師等應(yīng)用日益普及的今天，一個令人尷尬的問題始終揮之不去：明明技術(shù)已經(jīng)足夠先進(jìn)，為什么我們看到的某些數(shù)字人仍然讓人感到“毛骨悚然”？這…

Linly-Talker生成視頻的SEO元數(shù)據(jù)嵌入建議 在AI內(nèi)容井噴的時代，僅僅“生成一個像樣的數(shù)字人講解視頻”已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。當(dāng)成千上萬的AI主播同時上線，如何讓你的內(nèi)容被用戶真正看見、理解、記住并傳播？答案不在畫面多精致，而在于——…

Linly-Talker在心理健康篩查中的初步問診應(yīng)用 在高校心理咨詢室門口排起長隊，而真正獲得幫助的學(xué)生不足三成——這不是個別現(xiàn)象。據(jù)《中國國民心理健康發(fā)展報告》顯示，我國青少年抑郁檢出率已超過24%，但專業(yè)心理咨詢師數(shù)量嚴(yán)重不足&#xff…

本文介紹Langchain如何接入chat模型和embedding模型。 一、如何接入Chat模型？ 1、使用ChatOpenAI接入 ChatOpenAI - LangChain 提供的文檔 --- ChatOpenAI - Docs by LangChainhttps://docs.langchain.com/oss/python/integrations/chat/openai （1&a…

Linly-Talker在博物館文物復(fù)活創(chuàng)意展中的互動設(shè)計 在西安一座博物館的秦始皇兵馬俑展區(qū)，一位小朋友站在交互屏前，仰頭問道：“你是怎么被發(fā)現(xiàn)的？”話音剛落，屏幕上的陶俑緩緩“蘇醒”，雙唇微啟，以…

短信轉(zhuǎn)發(fā)器可實(shí)現(xiàn)短信轉(zhuǎn)發(fā)，無需流量，支持電信、移動、聯(lián)通的短信，提升管理效率，主要運(yùn)用場景如： 財稅管理 電商管理 直播管理 企業(yè)管理 網(wǎng)店管理 跨境管理 副卡管理 授權(quán)管理 等等...短信轉(zhuǎn)發(fā)器可實(shí)現(xiàn)短信轉(zhuǎn)發(fā)，無…

本文介紹langchain如何快速搭建ReAct范式的智能體。LangChain Agents 是基于 LangGraph 構(gòu)建的，以提供持久執(zhí)行、流式處理、人機(jī)交互、持久化存儲等功能。但對于基本的 LangChain Agent 使用是無需了解 LangGraph。一、如何創(chuàng)建Agent創(chuàng)建Agent超級簡單！&…

題目描述： 思路分析： 本題前置題目：尋找旋轉(zhuǎn)排序數(shù)組中的最小值，解析鏈接如下 https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/156110328 本題是在此題的基礎(chǔ)上查找目標(biāo)值，數(shù)組經(jīng)過旋轉(zhuǎn)之后被分成兩個部分&#xff0…