Rokid AR眼镜智能提词器开发实战：从SDK集成到AI自动跟踪 传统提词器存在明显痛点：演讲者盯着大屏幕或平板念稿，观众一眼就能看出在读稿子，眼神飘忽不定，演讲氛围尴尬。Rokid AR眼镜提供了更好的解决方案：文字直接显示在视野上方，观众完全看不出演讲者在看提词，这是AR眼镜的绝佳应用场景。更重要的是，Rokid CXR-M SDK提供了AI模式的自动跟踪功能：通过ASR（语音识别）实时识别演讲者说的内容，提词器自动滚动到对应位置。这意味着演讲者完全不需要手动翻页，眼镜会根据你说的话自动跟进。这才是AR提词器真正的核心价值。

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阿里推出Qwen-Image-i2L开源工具：AI绘画的个性化革命来了 曾几何时，为AI绘画模型定制一个专属风格（LoRA），是一项需要几十张图片、专业硬件和数小时等待的“炼丹”工程，门槛高得让普通人望而却步。阿里通义实验室开源的Qwen-Image-i2L，则彻底将这一过程的复杂度从“炼丹”压缩到了“泡一杯茶”的时间。它通过革命性的“单图生LoRA”技术，将风格定制的权力下放给了每一位创作者。本文将深入剖析其背后的“风格拆解术”，探讨这一工具如何将AI个性化创作的门槛降至冰点，以及这场由效率驱动的革命，将为设计师、营销人员和艺术家们带来怎样的全新可能。

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跨越天堑：机器人脑部药物递送三大技术路径的可转化性分析研究 摘要 血脑屏障（BBB）是中枢神经系统药物递送的核心瓶颈。本文提出脑部递送技术的四维转化标尺（剂量可定义、闭环可监测、质控可标准化、可回退），并系统分析三大前沿路径： FUS/微泡联合技术：通过工程化控制实现精准BBB开放，近期转化确定性最高（12-24个月），但需解决长期安全性与标准化问题； 血管内可导航载体/机器人：代表精准递送未来趋势，但工程门槛高，适合中期布局（24-48个月）； GBM多功能纳米系统：科学创新性强，但因系统复杂性转化风险最大，建议作为远期战略储备（>36个月）。 研究为脑部递

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LazyLLM 测评 | 低代码颠覆 AI 开发！代码专家智能体进阶模块实战 LazyLLM 是商汤大装置推出的开源低代码框架，作为构建和优化多 Agent 应用的一站式开发框架，覆盖应用搭建、数据准备、模型部署、微调、评测等全流程开发环节，提供丰富的工具支持。其以模块化设计打破传统开发壁垒，通过数据流驱动重构开发逻辑，能让开发者用极简代码实现工业级复杂 AI 应用，摆脱冗余编码束缚，聚焦核心业务场景，降低 AI 应用构建成本并支持持续迭代优化。堪称 AI 开发者的 “效率神器”，其技术普惠理念为 AI 开发领域带来新的实践范式，推动了更高效的开发模式。

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【微服务】SpringBoot 整合Neo4j 图数据库项目实战详解 SpringBoot 整合Neo4j 项目实战深度详解

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【机器人】复现 StreamVLN 具身导航 | 流式VLN | 连续导航 StreamVLN是一个基于多轮对话的连续视频导航系统，通过整合语言指令、视觉观测和空间位姿信息生成导航动作序列（前进、左转、右转、停止）。本文详细介绍了StreamVLN的复现流程，包括： 环境配置：创建Conda环境，安装Habitat仿真环境及依赖库 数据准备：需下载Matterport3D场景数据、VLN-CE导航片段和预收集轨迹数据 模型权重：提供仿真环境和真实世界部署两种权重 评估推理：支持多GPU和单GPU两种评估模式，可输出导航成功率、SPL等指标 训练方法：使用分布式多节点训练 系统在真实

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TCP可靠传输深度解析：连接、流量与拥塞的协同艺术 TCP的可靠传输，是一场连接、流量与拥塞控制的精妙“三重奏”。 它以三次握手/四次挥手管理连接的生命周期，奠定对话基础。通过滑动窗口实现收发双方的速度匹配（流量控制），防止数据淹没接收方。同时，凭借慢启动、拥塞避免等算法感知并适应网络拥堵（拥塞控制），避免引发全局瘫痪。 三者并非独立，而是通过“窗口”这一核心变量动态协同：拥塞控制决定全局发送上限，流量控制在此上限内进行微调，共同保障了数据在不可靠的网络中既可靠、又高效地传输。这正是一种在复杂环境中寻求动态平衡的协同艺术。

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AR 应用商业化落地全攻略：从技术到营收的闭环搭建 这期补充商业级代码后，形成了 “商业化流程 + 可复用代码工具” 的完整闭环 —— 从客户需求采集、案例展示，到项目交付、售后增值服务，每一步都有对应的代码支撑，让个人开发者无需重复开发，快速响应客户需求，提升接单效率和利润率。商业化的核心不是 “技术有多复杂”，而是 “能否用最低成本交付客户价值”。这些代码工具的核心作用是 “标准化” 和 “复用化”，帮助你从 “单次开发” 转变为 “模板化交付”，降低边际成本，实现持续创收。

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【福利教程】一键解锁 ChatGPT / Gemini / Spotify 教育权益！TG 机器人全自动验证攻略 科学进入网络环境下载Telegram并注册使用。

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[论文阅读] AI + 测试 | 测试覆盖率评估大突破！GPT-4o Mini凭啥碾压GPT-5？LAJ框架让LLM当“裁判”成本降78% 新加坡管理大学与万事达卡团队提出LLM-as-a-Judge（LAJ）框架，通过结构化评估解决软件测试覆盖率评估难题。研究发现GPT-4o Mini以6.07的评估误差和96.6%首次成功率成为最优选择，成本仅为GPT-5的1/78。论文创新性提出ECR@1等生产指标，并揭示不同模型家族对推理努力的差异化响应：GPT-5受益于高推理，而开源模型性能反而下降。研究开源了包含100组标注数据的评估框架，为行业提供可直接落地的解决方案，填补了传统代码覆盖率工具在语义分析方面的空白。

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Rokid AR眼镜开发入门：构建智能演讲提词器Android应用 Rokid AR眼镜实现脱稿演讲提词器开发 摘要：本文介绍基于Rokid AR眼镜开发智能提词器的技术方案。项目通过Android Studio集成Rokid Mobile SDK，利用BLE无线连接实现文本传输与眼镜端AR显示。开发者需先申请Rokid开发者账号获取密钥，然后克隆官方Demo项目框架。技术实现包括：1) 配置Maven仓库集成SDK；2) 开发伴侣App提供文本输入与传输功能；3) 眼镜侧通过6DoF空间定位实现文本悬浮显示。该方案解决了传统演讲依赖纸质稿件的痛点，演示了AR技术在办公场景

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不止于Vue，MateChat智能化UI库现已全面支持Angular！ 体验无边界 业务无侵害作为DevUI团队重磅推出的开源项目，MateChat致力于构建不同业务场景下高一致性的GenAI体验系统语言，同时匹配各种工具/平台的原生业务场景和界面特征， 提供更适合研发工具领域的对话组件，打造流畅亲和、跨界一致、易学易用的用户体验，以及易接入、易维护、易扩展的开发体验。MateChat为您提供了快速搭建网站智能化场景的AI解决方案，无论您是初创企业，还是已经成熟的公司，借助MateChat，您可以轻松实现自定义的AI助手，迅速提升网站的互动性与用户体验。

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