外呼系统靠不靠谱？我的答案是：它确实靠谱，但前提是你用对了地方、用对了方式。外呼系统本质上是一个工具，它的价值取决于你怎么用它、用在哪。我们可以从技术、伦理和社...

OpenAI新推出的Deep Research功能，属实有些惊艳，也验证了去年的一些观点，之后的大模型工作流会呈现一些截然不同的形态，有敏捷型的例如语音端到端的...

在人工智能技术高速发展的今天，呼叫智能体​（Call Agent）正成为企业服务升级的核心引擎。它不仅是传统呼叫中心的智能化延伸，更是融合语音克隆、多语种交互、...

在智能通信技术快速发展的今天，AI外呼系统已成为企业触达用户、提升服务效率的核心工具。然而，构建一个高可用、高转化的AI外呼系统需要从底层架构到算法设计的全链路...

在科技飞速发展的当下，元宇宙正从概念逐步走向现实，成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中，社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能（AI）与自然语言处...

在人工智能（AI）技术日新月异的今天，AI外呼系统作为客户服务与营销的重要工具，正逐步改变着企业的运营模式和客户体验。本文将探讨AI外呼的技术路径，从技术架构、...

在所有人都在谈论R1的今天，作为算法也是有些千头万绪无从抓起。所以这一章先复盘，我先按照自己的思路来梳理下R1之前整个模型思维链的发展过程。下一章再展望主要去看...

在当今数字化浪潮中，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的璀璨明珠，正以惊人的速度融入我们的生活。从智能语音助手到智能客服，从机器翻译到内容创作辅助，NL...

春节前DeepSeek R1和Kimi1.5炸翻天了，之前大家推测的O1的实现路径，多数都集中在MCTS推理优化，以及STaR等样本自优化方案等等，结果Deep...

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、生成、分析和与人类语言进行交互。随着科技的不断发展，NLP技术得到了显著提升，尤其是在深...

在自然语言处理（NLP）领域蓬勃发展的今天，众多高资源语言如英语、中文等凭借丰富的数据和成熟的技术，取得了显著的进步。然而，世界上还有大量的低资源语言，它们因缺...

当前在NLP中的监督学习默认方法是直接使用目标任务标签数据微调一个预训练的 Transformer 。

对于Transformer比传统序列模型RNN/LSTM具备优势的第一大原因就是强大的并行计算能力.

但O1之后，思维链一个简单但之前都没进入视野的特征引起了大家的注意，那就是思考的长度对推理效果的影响，更准确来说是通过哪些思考步骤来有效延长思维长度对推理的影响...

在现代自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace Transformers 库已经成为了不可或缺的基础工具。作为一个开源项目，它不仅提供了数千个预训练模...