花千树的专栏

在现代 Web 应用中，实时音视频通信变得越来越普遍。本文将通过一个简洁实用的示例，带你一步步搭建一个基于的浏览器视频聊天应用，帮助你理解 WebRTC 的核心通信机制以及如何借助 Firebase 进行信令传输。

RTC 是 Real-Time Communication 的缩写，意为实时通信。低延迟：毫秒级数据交互；双向传输：通常为 P2P 或通过服务端中继；音视频及数据同步传输：实现完整交互能力。在数字人、直播互动、在线教育、协同办公、远程医疗等领域中，RTC 的作用至关重要。开源 RTC 技术的成熟，让构建低延迟、高交互的实时通信应用变得更加可控和高效。通过合理选择协议栈和组件，你可以为数字人直播、语音聊天室、在线教育等场景提供强大的通信能力。

通过本文提供的技术模型和实例，你已经能很方便地用 WebRTC + Pion + HeyGem.ai 实现一个可以被语音调用、自动生成声音和影像的数字人完整连通系统。如果需要我帮你完全写出这套 demo 程序，可以指定需要部分（前端、Pion、HeyGem 接入），我可以给出完整源码和启动方案。

BlenderMCP 打通了 AI 与 3D 工具之间的壁垒，使得通过 Claude 自然语言即可进行场景构建、模型控制和素材管理等操作，大幅度简化建模流程。无论是个人创作、游戏原型设计还是团队协作，这套流程都值得你体验一番。uv。

Dify 是一个功能强大的开源 LLMOps 平台，虽然官方提供了基于 `docker-compose` 的部署方式，但在生产环境中，我们通常需要具备可扩展性、高可用性和容错性，这些正是 Kubernetes 所擅长的，于是开源一个 dify-chart 项目，实现基于 `Helm` 在 Kubernetes 上的高可用部署。dify-chart 项目是基于 `Helm`，将 Dify 的 `docker-compose.yaml` 和 `.env` 配置转换成 Kubernetes 环境下脚本。

文件中配置了 Dify 部署的总体结构，包括：几个 Dify 自身工程（api、web、 work、sandbox等），还有 Dify 的一些依赖（nginx、PostgreSQL、Redis、罗列了各类向量数据库），具体结构可以参考。无论是多节点的服务组件，还是高可用的底层存储系统，均能确保在高并发场景下稳定运行。可以部署多台 Docker 服务，内部使用域名、代理、nginx负载，需要注意修改 ssrf_proxy 配置。文件给出了一个单机环境部署，如果私有化高可用部署，我们可以在这个基础上进行修改。

如何让 AI 智能控制电脑和手机？首先要让 AI 模仿人理解设备屏幕的内容，微软开源的 **OmniParser** 是一个专为图文信息解析任务设计的多模态模型，它支持图标检测、图标描述（Caption）、OCR 区域校验等任务，集成了 YOLOv8 和 FLORENCE/BLIP2 等主流视觉模型，协助 AI 看懂屏幕，从而进一步执行智能操作。本篇博客将从 **安装配置、简单测试、原理解构** 三个方面，全面解析 OmniParser 的使用与原理。

本文详细解析 Dify 的架构、部署流程、高可用中间件的独立部署方法，以及二次开发流程，帮助开发者更高效地管理和扩展 Dify。通过本指南，你可以更好的了解 Dify 的部署结构和代码结构，更高效地管理 Dify 的部署、扩展和二次开发，提高 AI 应用的灵活性和可维护性。

本文介绍了如何利用 gVisor 沙箱技术运行带 GUI 的 Ubuntu 容器，并通过 VNC/NoVNC 实现远程浏览器访问。安装并配置 gVisor：下载 runsc，配置 Docker 使用 gVisor 作为运行时，并重启 Docker。运行 Ubuntu 容器并安装 VNC 服务：启动容器，更新软件包，安装 XFCE 桌面环境和 tightvncserver。配置 VNC 服务器：初始化 VNC 服务，设置启动脚本以加载 XFCE 桌面，并启动 VNC 服务器。安装并启动 NoVNC。

门控类型计算量适用场景适用专家数低小规模 MOE，计算简单所有专家低仅使用部分专家，适合大模型选定专家MLP 作为门控中提取复杂特征，提高精度所有专家LSTM 作为门控高时间序列数据（金融/语音）可调Transformer 作为门控高NLP 任务，大规模数据可调如果你的任务数据较简单，建议使用或，如果需要更复杂的决策，可以用MLP、LSTM 或 Transformer作为门控网络。你可以根据任务需求，调整 MOE 的门控策略来提升模型性能！🚀。

思维链（Chain of Thought, CoT）是一种逐步推理的提示方法，引导模型在回答问题时，分步骤推导答案，而不是直接给出最终答案。让模型先生成一系列推理步骤。再基于这些推理步骤得出最终结论。这种方式类似于人类解题时的思维过程，例如在数学计算、逻辑推理、代码分析等任务中，我们通常不会直接写出答案，而是先进行分析、计算、归纳，最后得出结论。

以千问小模型为例，命令行执行 ollama run qwen2:0.5b。地址：https://ollama.com/download。地址：https://ollama.com/library。下载运行后可以开始提问。

通过简化的 mini 版 LLaMA 代码，我们成功解析了 LLaMA 3 的核心架构和实现逻辑。该模型基于 Transformer，结合了现代 NLP 技术，如多头注意力机制、RMSNorm 和前馈网络等。对于想要理解和复现 LLaMA 3 的开发者，本文提供的代码和解析将是一个良好的起点。

在这篇博客中，我们将介绍如何使用LangChain和Chroma来实现文档的检索和增强生成。我们将以一个具体的实例来展示这一过程，具体代码如下（修改自官方文档。

上述五款工具为开发者提供了强大的可视化界面和丰富的功能，帮助他们轻松构建基于大语言模型的智能代理。无论你是想设计一个智能客服系统、自动化任务调度，还是创建自主推理的复杂代理，这些工具都可以满足你的需求。Langflow和Flowise适合那些希望灵活设计任务链并进行多工具集成的用户。Dify则更适合企业级用户，提供强大的多任务自动化能力。AutoGPT UI和AgentGPT强调自主推理与执行，适合自动化任务和复杂决策代理的构建。开发者可以根据具体的应用场景选择适合的工具，快速构建和部署智能代理。