本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
本文是近两个月的实践总结，结合在实际工作中的实践聊一聊Cursor的表现。记录在该过程中遇到的问题以及一些解法。问题概览(for 服务端)：
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
作为一名互联网从业者，相信大家的工作和生活或多或少都和 AI 产生了关联。无论是工作中用到的研发小蜜和编码助手，还是生活中父母亲戚问来的 “DeepSeek 是什么”，都印证生成式 AI 已渗透至每个人的生活之中。但当技术讨论热度指数级增长时，并非所有同学都能直接参与到 LLM 相关的研发中，就好似“热闹是他们的，我什么也没有”。但如果你稍有留心，肯定对 MCP 这个字样有所印象。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
在AliExpress跨境电商的复杂业务场景下，复杂业务模式（例如跨境、本地）、多类型物流方式、分国家运营策略、多币种、多语言等各因子叠加，测试经常面临测试数据构造复杂且困难、学习成本高、耗时长等问题。测试用例的初衷是验证业务逻辑，却被数据构造的“脏活累活”绑架了。 如今，大语言模型与原子工具库的结合，可以重新定义测试数据构造的工作模式。我们构建的测试数据智造助手，让"生成一个命中单品补贴的pop待评价订单"这样的复杂需求，只需一句自然语言描述即可自动完成全链路数据构造。
本文以通俗易懂的方式，为“大模型小白”解析Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder的组成等内容，帮助读者全面理解这一支撑现代AI的语言模型基石。
在处理复杂任务时，通常需要我们和Cursor进行多轮对话，而随着对话轮次的增多，Cursor对于核心任务和工作重点的记忆丢失的越多，归根到底，是由于大模型缺乏长期记忆机制。为了解决这一问题， 本文调研了Memory Bank，一种针对特定情况的新型记忆机制，使模型能够唤起相关记忆，通过持续的记忆更新不断进化，理解并适应用户的个性。记忆存储方面，Memory Bank通过整合先前互动的信息，随着时间的推移，模仿拟人行为并选择性地保存记忆。建立在强大的记忆存储基础之上，记忆检索方面，Memory Bank采用双塔密集检索模型，使用FAISS索引对向量表征进行相似性检索，以实现高效检索。记忆更新方面，Memory Bank取自艾宾浩斯遗忘曲线理论的灵感，提出了一种新的记忆更新机制。这种机制允许AI忘记并根据时间的流逝和记忆的相对重要性来强化记忆，从而提供更像人类的记忆机制和丰富的用户体验。
