- 博客(508)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 AladdinEdu使用手册
AladdinEdu的使用主要分为三步，workshop建立 > 环境配置 > GPU调用，以下内容将围绕此流程展开。
2025-04-16 18:38:28
3152
3
原创 项目分享|LiveKit Agents Playground：快速搭建WebRTC服务端Agent原型的利器
本文分享的LiveKit Agents Playground是基于LiveKit Agents Framework的服务端Agent原型开发工具，可快速接入WebRTC会话实现音视频、数据流处理。项目支持音视频+文本全维度交互，提供可配置面板，兼容LiveKit全生态。文中还介绍了其核心优势，并给出包含代码的本地部署完整步骤，助力开发者高效验证Agent功能。
2026-01-09 12:00:00
407
原创 AIGC应用开发实战：基于Stable Diffusion与LLM构建创意工具——拥抱生成式AI的创业浪潮
本文全面介绍基于Stable Diffusion与大型语言模型的AIGC应用开发实战。文章首先解析生成式AI的技术架构与商业化前景，深入讲解Stable Diffusion的核心原理、优化技巧和API服务部署方案，剖析大语言模型的提示工程、微调与检索增强技术。重点阐述图像与文本生成模型的融合设计模式，通过电商营销、内容创作、教育工具等完整案例，详细演示全栈开发流程。最后探讨了产品商业化策略、伦理合规与未来技术趋势，为开发者提供从技术实现到商业落地的完整指南。
2026-01-09 08:00:00
1089
原创 项目分享|Segment Anything（SAM）：通用图像分割模型解析
本项目分享Meta推出的Segment Anything（SAM）系列模型，SAM可基于提示词生成图像掩码，零样本性能优异；SAM 2拓展至视频分割，采用流式内存Transformer架构，配套超大规模视频分割数据集。还详解了模型部署流程、代码调用方式及ONNX导出等技术细节，助力开发者快速应用该通用分割模型。
2026-01-09 08:00:00
122
原创 推荐系统技术演进：从协同过滤到深度学习与序列化推荐——万亿级市场的核心技术
本文系统梳理了推荐系统从传统协同过滤到深度学习与序列化推荐的技术演进脉络。首先回顾了基于用户和物品的协同过滤及其面临的稀疏性与冷启动挑战，接着深入解析了矩阵分解技术如何通过隐向量建模解决这些问题。然后重点探讨了深度学习在推荐领域的革命性应用，包括Wide&Deep、DeepFM等混合架构的创新。最后聚焦于序列化推荐的最新进展，分析GRU4Rec、Transformer等时序模型如何捕捉用户动态兴趣。文章结合电商、内容平台等实际场景，剖析了推荐系统的核心技术挑战与解决方案，并展望了多模态融合、因果推理等未来发
2026-01-09 04:00:00
425
原创 项目分享|SAM 3D Objects：单张图片即可重构3D物体的前沿基础模型
SAM 3D Objects是Meta推出的3D重构基础模型，可从单张图片还原物体完整的3D形状几何、纹理与布局，能应对遮挡、杂乱等真实场景挑战。该模型通过渐进式训练和人机反馈数据引擎实现性能突破，在人类偏好测试中优于同类模型。本文详解其核心特性、创新优势与技术部署方式，助力开发者快速上手这一前沿工具。
2026-01-08 16:00:00
638
1
原创 项目分享|RealVideo：基于WebSocket的AI实时视频通话系统
RealVideo是基于WebSocket的AI实时视频通话系统，支持文本输入交互，融合GLM-4.5-AirX、GLM-TTS模型生成语音响应，通过自回归扩散算法生成视频帧。项目具备唇形同步、实时通信等核心功能，采用模块化设计，依托多GPU并行计算优化性能，DiT单块生成时间可控制在500ms内，部署便捷且易扩展。
2026-01-08 10:22:51
165
原创 论文分享与解析｜99.99% 精准识别！CNN + 梯度提升集成学习，攻克番石榴病害检测难题
番石榴病害（如炭疽病、实蝇侵害）严重影响孟加拉国等主产国的产量与品质，传统人工检测存在主观性强、效率低等问题。本文解析的前沿论文提出一种 CNN 与梯度提升集成的混合框架，基于 GFDD24 数据集（3784 张番石榴图像，含健康、炭疽病、实蝇侵害三类），通过 EfficientNet-B0 提取深度特征，结合 AdaBoost、LightGBM、XGBoost 等集成模型实现病害分类。该框架在平衡与非平衡数据集上均实现约 99.99% 的分类精度，其中 AdaBoost+LightGBM 组合兼顾精度与效
2026-01-08 08:00:00
614
原创 论文分享与解读｜突破病理图像分类瓶颈：WSD-MIL 凭窗口尺度衰减机制实现高效精准诊断
数字病理全切片图像（WSI）分类是癌症诊断的关键技术，但超高清分辨率、肿瘤区域尺度多变及计算成本高昂等问题制约着模型性能。本文解析的前沿论文提出窗口尺度衰减多实例学习（WSD-MIL）框架，通过两大核心模块破解痛点：窗口尺度衰减注意力模块（WSDA）采用聚类采样降本增效，结合渐进式衰减窗口捕捉多尺度肿瘤关联；挤压激励区域门控模块（SERG）动态调整区域权重强化全局建模。该框架在 CAMELYON16 和 TCGA-BRCA 数据集上实现 SOTA 性能，同时降低 62% 计算内存，为弱监督病理图像分析提供了
2026-01-08 04:00:00
453
原创 论文分享与解析｜从“黑盒”到“认知心电图”：ThinkARM如何解剖大语言模型的数学推理过程？
本文介绍了一项基于Schoenfeld认知理论的大语言模型数学推理分析框架——ThinkARM。该研究将推理轨迹抽象为“分析、探索、实施、验证”等功能性认知步骤，实现对推理过程的精细化标注与结构化分析。通过对15个模型、100个数学问题、超41万条句子的系统研究，揭示了推理模型在时间动态、步骤分配和结构转换上的规律，并进一步应用于正确性诊断与效率方法对比。结果表明，ThinkARM能有效揭示传统指标难以捕捉的推理模式差异，为理解和优化语言模型的推理行为提供了新的理论工具与实践视角。
2026-01-07 12:00:00
694
原创 论文分享与解读｜解锁代码大模型的 “神经元密码”：语言专属神经元与概念层的深度解析
代码大语言模型（Code LLMs）在各类代码智能任务中表现卓越，但内部工作机制始终处于 “黑箱” 状态。本文解析的前沿论文从神经元层面切入，通过对 Llama-3.1-8B 和 Qwen2.5-Coder-32B 两款模型的实证研究，揭示了代码大模型的核心内在机制：存在少量编程语言专属神经元（占比不足 0.7%）与通用神经元，且模型中层为语言无关的 “概念层”—— 低层编码语言特定语法，中层捕捉跨语言语义抽象，高层重构语法用于生成。基于这些发现，论文提出的神经元引导微调、概念层嵌入等策略，在代码生成、克隆
2026-01-07 08:00:00
1539
原创 论文分享与解读｜打通仿真到现实的闭环：四足机器人移动操作的开源部署框架
四足移动操作机器人兼具地面适应性与操作灵活性，却受限于控制复杂度高、仿真实境迁移难等问题。本文解析的前沿论文提出一套基于强化学习（RL）的开源部署框架，针对 Unitree B1 四足机器人 + Z1 机械臂平台，实现了从多仿真器训练到真实硬件部署的端到端流程。该框架通过 ROS 架构与硬件抽象层，统一了 Isaac Gym、MuJoCo 的仿真环境与真实机器人接口，让同一 RL 策略无需修改即可跨平台运行。实验验证，该框架支持的全身控制策略在目标拾取任务中显著扩展操作范围，低高度目标拾取成功率从 0% 提
2026-01-07 04:00:00
599
原创 论文分享与解析｜Bloom Filter Encoding：为机器学习打造高效、隐私保护的“数据筛子”
本文深入解读了论文《Bloom Filter Encoding for Machine Learning》。该研究提出了一种创新性的数据预处理方法，将经典的Bloom Filter（布隆过滤器） 作为一种通用转换器，将原始样本数据编码为紧凑的、保护隐私的位数组（Bit Array）。这种方法在不显著牺牲模型精度的前提下，同时实现了内存压缩与数据隐私保护两大目标。研究在涵盖文本（SMS Spam）、时间序列（ECG200）、表格（Adult 50K， CDC Diabetes）和图像（MNIST， Fashi
2026-01-06 12:00:00
933
原创 论文分享与解读｜少即是多：8 位量化竟成大模型持续学习的 “抗遗忘神器”—— 前沿论文深度解析
持续学习中，灾难性遗忘是大语言模型（LLMs）面临的核心挑战，而量化压缩虽能提升部署效率，却被普遍认为会损害模型性能。本文解析的前沿论文通过系统实验，颠覆了这一传统认知：在 LLaMA-3.1-8B 模型上，8 位（INT8）量化模型在后续任务中的表现反超 16 位浮点（FP16）模型 8-15%，4 位（INT4）模型在代码生成任务中性能更是 FP16 的两倍（40% vs 20%）。研究发现，量化引入的噪声可作为隐式正则化，抑制模型对新任务梯度的过拟合，而极小的重放缓冲区（0.1%）就能显著提升知识保留
2026-01-06 08:00:00
1225
原创 论文分享与解读｜突破语言瓶颈：Point-VLA 凭视觉锚点重塑机器人操纵精度 —— 前沿论文深度解析
在具身智能领域，纯文本指令的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型长期受困于指代模糊问题，尤其在杂乱场景、未见物体交互等复杂任务中表现拉胯。本文解析的前沿论文提出 Point-VLA 模型，通过在图像上叠加边界框等视觉提示，为语言指令补充像素级空间锚点，完美解决了 “难以用语言描述” 和 “泛化能力有限” 两大核心痛点。该模型采用模块化设计，兼容纯文本与视觉增强两种指令模式，搭配基于多模态大模型的自动标注流水线，在 6 类真实世界操纵任务中实现 92.5% 的平均成功率，较传统文本 VLA 模型提升 60
2026-01-06 04:00:00
1273
原创 论文分享与解读｜LouvreSAE：用稀疏自编码器实现可解释、可控的艺术风格迁移
本文深入解析了论文《LouvreSAE: Sparse Autoencoders for Interpretable and Controllable Style Transfer》。该研究针对当前生成模型在艺术风格迁移中存在的模型微调繁琐、风格-内容纠缠、过程不透明等核心问题，提出了一种轻量级、可解释的解决方案。研究者创新性地将“艺术风格”操作化定义 为在艺术家多样化作品间持续出现的潜在特征模式，并基于此，训练了面向艺术数据的稀疏自编码器。该SAE能够从艺术图像中学习到一系列解耦的、可解释的视觉概念（如笔
2026-01-05 17:19:50
821
原创 论文分享与解读｜The Prism Hypothesis：通过统一自编码器调和语义与像素表示
本文深入解读了论文《The Prism Hypothesis: Harmonizing Semantic and Pixel Representations via Unified Autoencoding》。该研究提出了一个新颖的“棱镜假说”，将不同模态的自然输入视为在共享特征频谱上的投影，其中语义编码器主要捕获低频的抽象意义，而像素编码器额外保留高频的细粒度细节。基于这一洞见，研究者们提出了统一自编码器 (Unified Autoencoding, UAE)，它通过一个创新的频带调制器，在单一潜在空间中
2026-01-05 17:13:01
996
原创 神经符号人工智能：结合逻辑推理与深度学习的新范式探索——通往更强AI的路径之一
本文深入探讨神经符号人工智能这一融合符号主义与连接主义的新范式。文章系统剖析了符号AI与神经网络的互补性优势，详细解析了从松散耦合到紧密融合的五种技术架构，包括神经符号接口系统、统一嵌入模型、可微分推理引擎、符号指导的神经网络以及端到端神经符号系统。通过TensorLog、DeepProbLog等框架的实际案例分析，展现了该范式在知识图谱补全、视觉推理、自主规划等领域的应用潜力，并对其可解释性、小样本学习等核心优势及未来发展方向进行了深入探讨。
2026-01-04 14:00:00
1044
1
原创 AI for Science案例研究：AlphaFold、GNoME与科学发现的革命——AI如何推动基础科学
本文深入解析了AI驱动科学发现的两个里程碑案例：DeepMind的AlphaFold解决了困扰生物学界50年的蛋白质结构预测难题，其准确率媲美实验方法；Google的GNoME通过图神经网络发现了220万种稳定晶体材料，将已知稳定材料数量提升一个数量级。文章剖析了两者的核心架构、技术原理与工作流程，探讨了深度学习、主动学习等AI范式如何重塑基础科学研究方法论，并展望了AI科学家协同科研生态的深远影响与未来挑战。
2026-01-04 08:00:00
535
原创 多模态大模型架构解析：CLIP、BLIP与Flamingo的融合之道——跨越视觉与语言的鸿沟
本文系统解析了多模态大模型的核心架构演进路径，深入剖析了CLIP开创的双塔对比学习范式、BLIP提出的自举标注与统一编码策略，以及Flamingo实现的少样本视觉-语言理解突破。文章揭示了从单模态预训练到跨模态融合的技术递进逻辑，详细阐释了各模型的核心创新、训练策略与性能表现。最后探讨了三者技术思想的融合趋势及其在视觉推理、内容生成、具身智能等前沿领域的应用前景，为理解多模态人工智能的发展提供了全面视角。
2026-01-03 12:00:00
923
原创 论文分享｜多任务贝叶斯优化：让超参数调优事半功倍
本文提出了一种名为“多任务贝叶斯优化”的新方法，用于解决机器学习中超参数调优中的“冷启动”问题。传统贝叶斯优化在面对新任务时需从头开始搜索，效率较低。本文通过引入多任务高斯过程，将相关任务之间的知识进行迁移与共享，从而显著加速超参数的优化过程。论文还提出了两种扩展应用：一是优化多个任务的平均性能，适用于快速交叉验证；二是设计了一种成本敏感的熵搜索采集函数，允许在优化过程中动态选择在哪个任务上进行评估以最大化信息收益。实验表明，该方法在多个真实数据集上均能大幅提升优化效率，特别是在处理大规模数据集时表现出显著
2026-01-03 04:00:00
1867
原创 项目分享|F5-TTS：一款高效流畅的流式匹配语音合成项目
F5-TTS是一款基于流式匹配技术的高效语音合成项目，包含F5-TTS（Diffusion Transformer架构）与E2 TTS（Flat-UNet Transformer）两大模型，支持多风格、多设备部署。其创新的Sway Sampling策略与跨硬件兼容特性，结合低至0.0394的RTF指标，让语音合成更流畅、高效。提供Gradio/CLI推理及灵活训练方案，适合开发者与研究者使用。
2026-01-02 10:00:00
900
原创 项目分享|One-to-All Animation：无需对齐的角色动画与图像姿态迁移方案
One-to-All Animation是一个专注于无对齐角色动画和图像姿态迁移的项目，支持从单张参考图像生成多种运动模式，具备灵活的运动控制能力。项目提供完整可复现的训练与评估流程、多版本预训练模型及开源数据集，适用于影视、游戏等场景。其创新的三阶段训练策略和跨场景适配能力，为动画生成领域提供了实用工具与技术参考。
2026-01-02 09:00:00
636
原创 论文分享｜PANDA模型：将姿态对齐与深度学习结合，攻克复杂场景下的人体属性识别
本文深入解析了Facebook AI Research与UC Berkeley联合提出的PANDA（Pose Aligned Networks for Deep Attribute Modeling）模型。该研究致力于解决在无约束场景下（大视角、姿态、外观、遮挡变化）的人体属性识别难题，如判断性别、发型、眼镜、衣着等。传统卷积神经网络在处理此类任务时，因信号微弱且局限于图像局部，易受姿态主导而表现不佳；而基于部件的模型虽能对齐姿态，却受限于浅层特征。PANDA创造性地将两者融合：首先利用姿态部件（如Pose
2026-01-02 04:00:00
1837
原创 强化学习前沿：从深度Q学习到策略梯度与Actor-Critic家族——让AI学会决策
本文系统性地阐述了强化学习从经典方法到前沿算法的发展脉络。从强化学习基本范式与马尔可夫决策过程出发，详细剖析了深度Q学习（DQN）的核心技术突破与局限性。进而深入探讨了直接策略搜索方法——策略梯度算法，并重点分析了其与价值函数结合的Actor-Critic家族演进，包括A2C、A3C、TRPO及PPO等现代算法。文章结合理论推导、算法实现与多领域应用案例，揭示了强化学习如何使AI具备复杂决策能力的技术本质与未来发展方向。
2026-01-01 17:00:00
551
1
原创 项目分享|Chinese Llama 2 7B：为中文社区打造的开源对话AI实践
Chinese Llama 2 7B是一款全开源可商用的中文版Llama2模型，兼容原版格式，基于1000万条中英文数据训练，中文能力突出。本文介绍其项目概况、核心优势（兼容性、开源商用、部署灵活等）及技术实现与部署指南，助力开发者快速上手。该项目已同步至AladdinEdu课题广场，欢迎了解更多。
2026-01-01 16:00:00
461
原创 项目分享|Bert-VITS2：融合多语言Bert的VITS2语音合成项目
本文介绍开源语音合成项目Bert-VITS2，其基于VITS2框架并融合多语言Bert，核心思路源于MassTTS。项目优化了训练流程与音质表现，支持多语言合成，技术上整合多个前沿开源项目成果。虽短期不再维护，但提供了演示视频与简易教程，相关内容已同步至AladdinEdu课题广场，供爱好者参考学习。
2026-01-01 10:00:00
304
原创 论文分享｜打开CNN黑箱：可视化与理解卷积神经网络
本文深度解析了Matthew Zeiler和Rob Fergus于2013年发表的里程碑式论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》。该研究首次系统性地提出了一种可视化卷积神经网络（CNN）内部工作机制的方法，通过“反卷积网络”（DeconvNet）技术将高层特征激活反向映射到输入像素空间，使我们能够直观地观察和理解每一层网络所学习的特征表示。这不仅解决了深度学习长期存在的“黑箱”问题，还直接指导了网络架构的改进——作者通过可视化诊断出A
2026-01-01 04:00:00
683
原创 项目分享|LongCat-Video：多任务融合的长视频生成基础模型
LongCat-Video是一款13.6B参数的基础视频生成模型，支持文本到视频、图像到视频、视频续播等多任务，尤其擅长高效生成分钟级长视频。其创新点包括统一架构、长视频生成能力、高效推理及多奖励RLHF优化，性能比肩主流方案。本文介绍其核心优势、技术实现与部署指南，助力开发者快速上手。
2025-12-31 18:10:33
880
1
原创 项目分享|PPTAgent：让AI为你打造专业演示文稿的智能工具
PPTAgent是一款AI驱动的智能演示文稿生成工具，已更新至V2版本，支持深度研究整合、自由视觉设计等功能，能自动完成从内容到幻灯片的全流程制作。其创新的两阶段编辑式逻辑与PPTEval评估框架，确保成果在内容、设计、连贯性上表现优异。部署需依赖外部API与Docker环境，相关技术细节可在AladdinEdu课题广场查看。
2025-12-31 16:00:00
452
原创 项目分享|Code2Video：以代码为中心的教学视频生成新范式
Code2Video是一款以代码为中心的教学视频生成框架，通过 executable的Manim代码实现高质量教育视频的自动化生成。它采用模块化三代理设计，结合Planner、Coder和Critic协同工作，还配套了MMMC基准数据集用于评估。相比传统像素级文本到视频模型，其在清晰度、连贯性和可复现性上更具优势，为教育内容创作提供了高效新方案。
2025-12-31 10:00:00
888
原创 论文分享｜基于q-高斯核的高斯差分边缘检测：一种增强细节提取的新方法
本文深入解析了巴西圣保罗大学研究团队提出的基于q-高斯核的高斯差分（DoG）边缘检测方法。传统DoG方法使用两个不同标准差的高斯核进行差分来提取图像边缘，而本文方法创新性地引入源于Tsallis非扩展熵理论的q-高斯概率分布作为卷积核。q-高斯核通过一个可调参数q，能够灵活调整核函数的形状，从而在边缘检测中保留更多细节信息。实验表明，与传统高斯核相比，q-高斯核在相同模糊程度下能提取更丰富、更精确的边缘特征，同时保持了较低的计算成本。该方法为图像处理中的特征提取任务提供了新的灵活工具，特别适用于需要高细节保
2025-12-31 08:00:00
920
原创 论文分享｜R-CNN论文深度解析：目标检测领域的里程碑式突破
本文深入解析了由UC Berkeley团队提出的R-CNN（Regions with CNN features）模型，该模型是目标检测领域的里程碑工作。R-CNN创新性地将卷积神经网络（CNN）与区域提议（Region Proposal）相结合，通过在大规模分类数据集（ILSVRC）上进行监督预训练，再在目标检测数据集（PASCAL VOC）上进行微调，显著提升了检测精度。实验表明，R-CNN在VOC 2012数据集上实现了53.3%的mAP，相比此前最佳结果提升了30%以上，同时在语义分割任务上也展现出强
2025-12-31 04:00:00
2491
原创 项目分享|Open-AutoGLM：让AI真正“上手”你的手机
Open-AutoGLM 是一款基于 AutoGLM 的手机端智能助理框架，通过 ADB 控制设备、视觉语言模型理解屏幕，实现自然语言指令驱动的自动化操作。支持 50+ 主流应用，具备远程控制、敏感操作保护等功能，可通过第三方服务或本地部署使用。其融合多模态技术与灵活部署特性，为手机自动化任务提供了高效解决方案。
2025-12-30 19:39:59
724
1
原创 论文分享｜窥探心智的“精简电路”：网络反卷积与稀疏分类如何解码大脑注意状态
本文提出了一种创新的机器学习流程，用于识别不同实验条件下大脑功能网络的多元差异。该流程核心在于：1) 利用网络反卷积技术分离连接矩阵中的直接效应与间接效应；2) 结合稀疏分类（两阶段弹性网络）方法，构建稀疏反卷积预测网络。该网络保留了原始网络的节点，但其连边权重由其在样本外分类预测中的重要性定义。将此方法应用于基于高频率脑磁图（MEG）数据的单试次功能连接矩阵解码任务（判断注意方向为左或右），结果表明，网络反卷积与稀疏分类的结合显著优于传统的MEG解码方法，不仅提升了预测精度，也增强了结果的可解释性。
2025-12-30 16:30:00
2110
原创 论文分享｜一种深度且易处理的密度估计器：打破顺序约束的神经自回归模型
本文介绍了一种创新的深度密度估计方法——无顺序约束的神经自回归分布估计器。传统神经自回归分布估计器需要固定变量预测顺序，限制了其推理灵活性。本文通过参数共享机制，实现同时训练所有可能变量顺序的NADE模型，且计算成本仅线性增长。该方法不仅支持动态选择最优顺序进行高效精确推理（如边际化、条件概率计算），还能“即时”构建集成模型，显著提升密度估计性能。实验表明，该深度模型在多个二值与实值数据集上达到最优性能，为概率建模提供了兼具表达力与计算可行性的新工具。
2025-12-30 14:30:00
816
原创 论文分享｜跳出局部最优：当“遗忘”与“合并”成为语法诱导的利器
本文介绍了一种针对无监督语法诱导任务的新型优化框架，通过组合两种核心操作符——变换（Transform）与连接（Join）——构建模块化搜索网络，以系统性地跳出局部最优、提升模型性能。变换操作通过有选择地“遗忘”部分模型信息或过滤训练数据，实现非随机重启；连接操作则通过合并多个候选解，探索更优的解空间区域。实验表明，该方法在多种语言的依赖语法诱导任务上显著超越以往方法，最终在CoNLL多语言评测中达到48.6%的准确率，较先前最佳结果提升超过5%。本文不仅提出了一套可扩展的算法框架，也为无监督结构化预测问题
2025-12-30 10:08:59
674
原创 项目分享|TimesFM：谷歌开源的时间序列基础模型
TimesFM是谷歌研究院开源的解码器架构时间序列基础模型，最新版本2.5在参数效率、上下文长度、分位数预测等方面实现突破，支持16k上下文和1k horizon分位数预测，且简化了使用流程。本文介绍其项目概况、核心优势及部署指南，助力开发者快速上手。
2025-12-29 20:00:00
576
原创 论文分享｜递归深度模型：情感树库上的语义组合性突破
本文系统性地解决了句子级情感分析中的语义组合性问题，提出了两项核心贡献。首先，作者构建了斯坦福情感树库——首个在完整句法树所有短语级别进行细粒度情感标注的大规模数据集，包含11,855个句子中的215,154个短语，为组合语义建模提供了关键监督资源。其次，创新性地提出了递归神经张量网络模型，该模型通过在递归组合函数中引入张量运算，显式建模词语间的高阶交互，从而精准捕捉否定、对比等复杂语义现象。实验表明，该组合将句子级二分类准确率提升至85.4%，超越先前最佳结果5.4%，并在细粒度情感预测上达到80.7%的
2025-12-29 16:50:16
770
1
原创 项目分享|SoulX-Podcast：打造具有方言与副语言多样性的真实长音频播客
SoulX-Podcast是一款专注于真实播客生成的工具，支持多轮多角色对话、跨方言零样本语音克隆及副语言控制（如笑声、叹息），兼容普通话、英语及多种汉语方言。本文介绍其核心优势、技术部署流程，助力开发者快速上手。
2025-12-29 15:14:37
338
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人