人工智能（AI）领域近年来取得了巨大的进展，其中深度学习成为推动技术发展的关键引擎之一。在语音处理领域，深度学习为语音指令的识别与执行提供了强大的工具。本文将重点探讨基于深度学习的语音指令识别与执行技...【查看原文】
Soul作为新型社交平台，自上线以来一直致力于以创新的技术方案和产品设计，实现社交体验的拓展。在AI技术快速发展的背景下，Soul率先探索AI与社交的融合，系统推进其在智能对话、语音技术、虚拟人等AIGC关键…
AIGC
纵观新闻 2024-10-31
从特斯拉FSD看人工智能-端到端模型赋能自动驾驶，机器人引领具身智能。目前，以特斯拉FSD为代表的自动驾驶系统表明神经网络算法和AI大模型的赋能已经渗透至智能汽车领域。我们认为，自动驾驶技术的进步与发展将惠及…
人工智能AI大模型自动驾驶汽车
侠说 2023-08-05
端到端模型会重塑物理世界的人工智能技术，终结一个以'规则驱动’为主导的原始人工智能时代，开启一个以'深度学习’为引擎的通用人工智能时代。”周光说：“在端到端模型下，我们的系统会变得更简洁、优美。 周光表示，…
英伟达人工智能深度学习
禾颜阅车 2024-04-13
华尔街见闻从智谱处获悉，其上线了新模型GLM-4-Voice端到端情感语音模型。同时，GLM-4-Voice发布即开源，这是智谱首个开源的端到端多模态模型。据悉，GLM-4-Voice能够理解情感，有情绪表达，可自助调节语速，支持多语言和方言，并且延时更低、可随时打断。从今天开始，GLM-4-Voice会部署在清言app上。
华尔街
华尔街见闻 2024-10-25
作者：泡椒味的口香糖，编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群0. 什么是端到端？“端到端”本身是深度学习中的概念，英文为“End-to-End（E2E）”，指的是一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。比如最近很火的ChatGPT，它就是一个典型的端到端模型，输入文字语句，直接就能得到回答。对于自动驾驶来说，目前对于“端到端”还没有一个统一的定义，因此不同语境下的端到端可能会存在一定的差异。但从学术界爆火的UniAD，以及工业
深度学习ChatGPT自动驾驶
3D视觉工坊 2024-07-18
最近有很多小伙伴让我赶紧出打包教程，那就我们先打包，久等了👋 Rollup 打包 Rollup 是一个 JavaScript 模块打包器，可以将多个模块打包成一个或多个文件。它支持多种模块化标准，如
outsider_友人A 2024-12-26
引言 最近做了一个关于海报分享的功能，没有用相关的海报插件实现，我将详细用代码展示如何实现这一功能。 如果你们的海报也是前端实现的，希望能帮助到你～ 注意事项 绘画时要注意不同手机展示的效果情况，建议
90年代前端人 2024-12-26
在现代前端开发中，管理应用的状态是一个常见且重要的需求。随着应用的复杂度增加，组件之间的数据传递变得越来越困难。为了解决这个问题，Vue.js 提供了一个专门的状态管理库——Vuex
草丛小脑斧 2024-12-26
Driver.js是一个轻量级的JavaScript库，主要用于创建交互式的页面引导功能。 它可以帮助开发者在网页上突出显示特定元素，并提供文本说明，从而引导用户逐步了解页面的功能和操作
Ares_前端 2024-12-26
在多个前端项目中统一管理服务端地址，可以通过以下几种方法来实现： 1. 配置文件 环境配置文件：将服务端地址写入不同环境的配置文件中，例如开发环境、测试环境、生产环境等。可以使用 config.js
公公偏头痛丶 2024-12-26
NestJS 是一个用于构建高效、可扩展的 Node.js 服务器端应用程序的框架。它完美地结合了 OOP（面向对象编程）、FP（函数式编程）和 FRP（函数响应式编程）的元素。本文将带你从零开始了
技术出海录 2024-12-26
从0到1，手把手带你用 vue 实现最简单的树状控件 很多初学者可能觉得实现一个树结构的控件很难, 觉得树状结构很复杂，不好处理 实际上树状控件只需要你对递归、数组有基本的掌握，就可以很轻松的实现出来
码头的薯条 2024-12-26
在项目中，常常会碰上这么个效果，就是当页面滚动时要使某个元素（如导航栏、侧边栏、表态之类的）滚动到指定的位置不再滚动。要想实现这个效果，就得用到sticky粘性定位。
一江东流水 2024-12-26
什么是筛选条件表达式？ 为什么要人人看得懂？（用户能理解 ） 我们的产品需要数据的流转； 数据流转中对数据的二次加工就需要用到筛选条件表达式； 面向所有用户。 所以产品的一环 就是让用户可以在需要的时
NickJiangDev 2024-12-26
最近，类 o1 模型的出现，验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考（long thought）的帮助下，LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程，以获得更准确的答案。
机器之心 2024-12-26
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