尨植未来陪伴功能探讨|从「养护工具」到「长期陪伴关系」:设计框架、能力边界与伦理风险
本文讨论尨植花盆从「养护工具」升级为「长期陪伴关系」的可能性。以媒体等同理论与依恋理论为支点,提出日常共处、生命叙事、关系延续三层功能框架,分析拟人化尺度...
阅读全文 →收录轻量化AI模型训练、数据集制作、参数调优、量化压缩、端侧部署、性能对比测试等实验内容,留存训练数据、精度对比、推理速度测试、调优思路复盘。
本文讨论尨植花盆从「养护工具」升级为「长期陪伴关系」的可能性。以媒体等同理论与依恋理论为支点,提出日常共处、生命叙事、关系延续三层功能框架,分析拟人化尺度...
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v2.2 的 AI 能力几乎全在云端,实测弱网首字延迟 1.9s、断网即失联。本次把架构重构为云边协同:端侧只做感知与唤醒,云端负责理解与生成,配合...
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火山TTS语音合成功能正常,但单次合成耗时高达16秒,严重影响用户体验。通过自适应超时策略和chat接口非阻塞异步化改造,将chat接口响应时间从TTS阻...
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点🔊播报和语音识别后自动播报等待时间过长(6~16s),将TTS全链路改造为流式架构,后端实时推送音频块、浏览器原生边收边播,首音延迟降至0.5s。
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传统大尺寸AI模型算力消耗高、内存占用大,无法适配可穿戴、嵌入式等低算力智能硬件设备。本文梳理轻量化模型选型、量化压缩、参数调优的整体思路。
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