寻找大法师，MiniMax 开发者合作计划招募啦！

语音识别与人工智能、机器学习
最新推荐文章于 2025-12-01 14:37:55 发布
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#语音识别 #人工智能 #机器学习 #语言模型 #数据分析

博客涉及语音识别、人工智能、机器学习、语言模型和数据分析等信息技术领域内容，虽无具体内容，但这些关键信息体现了其核心方向，聚焦于语音相关的智能技术及数据处理。

中文大模型竞技场第一：MiniMax海螺AI初体验！
hunteritself的博客
06-18 2172
有问题，为什么不问问神奇海螺呢？
助力开发者 0 成本 AI 创业！MiniMax 启动开发者合作计划
优快云资讯
02-14 652
在这春节迎财神和情人节双节之际，国内炙手可热的大模型企业 MiniMax 官宣开发者合作计划 —— 大法师，为全球大模型初创企业和开发者免费提供 2000 亿 tokens，助力所有初创企业及个人开发者在这大模型时代乘风破浪。
MiniMax「大法师」计划邀请您来申请
MiniMaxi的博客
03-13 291
审核通过即享5000万 Tokens～
大模型最新消息|上海MiniMax M1大模型登顶榜眼！
2401_85375151的博客
07-04 609
上海AI企业MiniMax发布全球首个开源混合架构推理模型MiniMax-M1，该模型在国际榜单排名全球开源模型第二。其创新性在于采用混合架构设计，兼顾性能与效率，突破传统大模型的技术瓶颈。创始人闫俊杰表示这是国产AI的重要突破，模型已开源并配套工具链。MiniMax成立于2021年，此次发布被视为中国AI在基础能力上的技术回应。
MiniMax-M1开源！支持超长上下文大模型！
不积跬步，无以至千里！
06-21 1077
MiniMax-M1，是全球第一个开放权重、大规模混合注意力的推理模型。MiniMax-M1 采用了混合专家（MoE）架构，并结合了闪电注意力机制（Lightning Attention Mechanism）。该模型基于之前的 MiniMax-Text-01 模型 开发， 总共包含 4560 亿个参数，每个 token 激活 459 亿个参数。支持超长上下文：与 MiniMax-Text-01 一致，M1 模型原生支持 1 百万个 token 的上下文长度，是 DeepSeek R1 上下文大小的 8 倍。
MiniMax M2开源大模型：零门槛高性能AI，成本降低92%，开发者必学必收藏！
Trb701012的博客
11-14 865
MiniMax发布大模型M2，成本仅为Claude的8%，性能全球前五。采用混合专家架构，2300亿参数仅激活100亿，实现低成本高性能。支持编程、智能体等多模态功能，Apache2.0协议开源允许商用。提供免费API调用，大幅降低AI使用门槛，推动AI普惠发展。
【ESP32接入国产大模型之MiniMax】
vor234的博客
03-16 8462
🥳🥳🥳现在，我们在本教程中，您学习了如何使用ESP32接入语言大模型之MiniMax。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知，充分认识这个有机与无机的环境，后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益，然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣如果你有任何问题，可以通过下面的二维码加入鹏鹏小分队，期待与你思维的碰撞😘😘😘。
【ESP32S3 接入MiniMax文本语音大模型对话&语音克隆教程】
vor234的博客
05-19 9428
随着物联网技术的快速发展，智能设备的交互方式也在不断进化。语音合成技术（TTS）作为人机交互的重要组成部分，正变得越来越普及。今天的教程将围绕如何构建一个功能丰富的语音交互系统展开，与之前的【ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型+TTS模块语音播报】的有所不同，这次采用Minimax语音大模型替换了TTS模块语音，而且支持多种音色、语调的调节，最后还带来了语音复刻功能，让我们一起期待接下来的作品吧。
MiniMax M2刷爆全网，开源模型排名第一！
Jack-Cui
11-05 660
短短一周，外网上 M2 相关的帖子就跟滚雪球一样，这不仅仅是因为模型的性能突出，也离不开 MiniMax 团队开放、透明、持续分享的态度。这里整理好了 M2 团队相关技术博客的链接，感兴趣的小伙伴可以去看看，我相信一定会受益匪浅。此外，MiniMax Agent 已经上线，由 MiniMax-M2 模型驱动。它提供了包括 pro 专业模式和 lightning 高效两类模式。目前全球正限时免费使用中。
面了 minimax 大模型算法岗，问的贼细！
2301_78285120的博客
09-21 1072
最近这一两周不少大厂都已经开始秋招面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。今天分享我们一星球成员面试 minimax 大模型岗一面、二面面经。面试题涉及项目、论文、八股都会问到，难度中规中矩，想找大模型方向的同学可以了解下，有什么问题欢迎评论区交流后续我会继续分享同学们的面试经验，希望能够帮助大家拿下满意的 offer。
《AI大模型》--私有文档AI智能对话工具，基于国内AI语言大模型MiniMax版本.zip
03-22
人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ ...
基于Python使用最小最大算法（MINIMAX）实现自动吃豆人【100011655】
04-06
最后，通过不断的迭代和调整，我们可以优化MINIMAX算法，使其在自动吃豆人游戏中表现出更智能的行为，如更好地预测幽灵的行动，更有效地寻找食物，以及在危险情况下做出合理的逃避决策。 总之，MINIMAX算法在自动...
人工智能大作业——基于NegaMax（Negated Minimax）和AlphaBeta剪枝等算法实现的简单国际象棋AI
03-09
在这个“人工智能大作业——基于NegaMax（Negated Minimax）和AlphaBeta剪枝等算法实现的简单国际象棋AI”项目中，我们探讨的是如何利用计算机科学中的基础理论来创建一个能够玩国际象棋的人工智能。这个项目可能是...
豆包输入法正式上线，语音识别精准，支持多方言
csdnsqst0046的博客
11-24 167
据介绍，豆包输入法安卓版支持长按空格的输入模式，能够一键撤销，一键发送，为用户带来沉浸快捷的使用体验。同时，安卓版本也支持离线语音输入，在无网或弱网环境下同样可以正常语音输入，无需依赖网络，更适用于户外、信号不佳等场景。在方言支持方面，豆包输入法目前已支持粤语、四川话、陕西话、江淮方言、冀鲁方言、兰银方言、晋语等多种方言输入，部分方言识别准确率接近普通话，进一步提升了不同地区用户的使用体验。同时，在完整表达单句话的输入范围内，输入文本越长，豆包的纠错越精准，表现越佳。
智汇云API市场：大模型流式语音识别
最新发布
zyun360的博客
12-01 513
大模型流式语音识别API接口，基于业界先进的语音识别、自然语言理解等技术，广泛应用于智能客服、小说阅读、在线教育、会议纪要、音视频字幕等多个企业应用场景。大模型流式语音识别API接口基于目前的流式语音识别技术在智能生活中的需求和应用场景，提供了业界先进的解决方案，并对识别过程进行了适当的优化，使语音识别技术更广泛和高效的适应用户需求。请求，如果是从文件读取的音频数据，需要使用一个 ticker 模拟真实的语音输入场景，如果每次发送 100ms 的音频数据，那么 ticker 的周期为100ms，每一个。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1302
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1843
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1257
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1550
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
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