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实时多模态如何重塑未来交互?我们邀请 Gemini 解锁了 39 个实时互动新可能

大家好~这是 Voice Agent 学习笔记系列的第二十八篇。我是课代表十三👩 💻。 在刚刚过去的 Google I/O 开发者大会上,Google 展示了其在人工智能领域的最新进展。从升级搜索引擎到推出生成式内容工具,再到硬件的更新,Google 正以惊人的速度将 AI 全面融入其生态体系。 大会上,Google 发布了多个实时多模态新品,包括支持音视频输入的多模态模型 Gemma 3n 、升级主动音视频功能的 Gemini Live API 、支持实时双语翻译配音的 Google Meet 、最新版 Project Astra ……这些都预示着未来交互体验的巨大变革。 早在今年 4 月,Google 就已发布了 601 个世界领先企业的生成式 AI 案例。这些案例覆盖了 11 个行业以及 6 种 AI 智能体类型。 我们从这 601 个案例中,邀请 Gemini 为我们挑出 39 个涉及实时互动的项目,并分析了其未来在 RTE 与 AI 融合发展方面的潜在可能性 ,希望可以给你带来一些新的视野和思考。Enjoy~ 一、汽车与物流 Automotive & Logist...

一个 Transformer 训练生成式模型的例子

最近在看chatGPT,想着chatGPT 是怎么训练出来的,不涉及神经网络算法,可以使用Transformer玩一下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 构造词表 vocab = ["<PAD>", "<BOS>", "<EOS>", "明天", "天气", "很", "好"] word2idx = {w: i for i, w in enumerate(vocab)} idx2word = {i: w for w, i in word2idx.items()} # 示例训练数据:输入和标签都偏移一位 # 输入: <BOS> 明天 天气 很 # 输出: 明天 天气 很 好 inputs = torch.tensor([ [word2idx["<BOS>"], word2idx["明天"],...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。