【AI驱动】 引言 📈 “刷题”早已不是学生的专利，算法工程师、大模型研究者乃至 AI Agent 开发者，每天都在用海量评测题验证模型能力。如何把一次“评测”从 72 小时压到 4 天，同时让数据更干净、指标更可信？DeepSeek 团队用 V3.1 ...

【AI驱动】 🎯 引言：为什么直播需要情绪 AI 在 2025 年，全球直播市场规模已突破 $184 B（。观众不再满足于“看”，更希望“被看见”。一条 “主播我爱你！” 的弹幕，如果能在 300 ms 内收获一条带表情符号的个性化回复，留存率可提升 2...

【AI驱动】 📌 引言 在陌生人社交、在线教育、客服、招聘面试等场景中，如何让第一次对话“不尴尬”始终是产品设计者的噩梦。传统方案依赖人工脚本或静态问答库，难以规模化。 1️⃣ 需求拆解：破冰对话到底要解决什么 场景痛点 用户心声 数据佐证 ...

【AI驱动】 📌 引言 在 AI 面试辅导场景里，「状态持久化」四个字常常决定用户体验的生死：对话是否断点续聊、评测报告是否秒开、面试官数字人是否记得上次聊到哪道题…… 过去 3 天，我们把 DeepSeek128K 的「面试 AI 教练」状态持久化层从...

【AI驱动】 1️⃣ 场景痛点 痛点 描述 影响指标 🚧 中断后无记忆 学员上次学到第 3 章，再次打开却回到第 1 章 完课率 ↓ 22 % 🐌 冷启动慢 每次加载模型需 8–12 s 跳出率 ↑ 18 % 🔐 多端不同步 手机、...

【如何集成API】 📌 引言 在生成式 AI 爆发式增长的当下，如何用最短的时间把超长上下文（128K tokens）能力封装成可商用的 在线 Lab 会话 API，成为无数创业团队与企业的刚需。本文以真实项目为例，记录团队在 4 天 内从 0 到 1 打造 ...

【最新动态】 本文深入解析在阿里大规模AI招聘背景下，如何通过API贡献排行榜与实时激励机制重构程序员招聘平台，提升招聘效率与开发者参与度，实现精准人才匹配。

【API设计】 本文详细介绍如何在3天内为Meme社区构建高效的Snapshot投票API网关，实现统一入口、批量操作和实时数据同步，大幅提升社区治理参与度和投票效率。

【AI驱动】 引言 语音房、直播、在线会议已成为社交与工作的常态。 实时字幕不仅提升用户体验，更是合规与无障碍的刚需。 本文记录一次 48 h 内，利用 Conversations RTC 与 AI 字幕 API 打造语聊房字幕系统的真实实践。 从需...

【API货币化】 本文深入解析如何利用 GPT-OSS 课程分销裂变 API 在 2 天内快速搭建高效分销系统，涵盖架构设计、API 集成、裂变追踪与实战部署，助您一键实现用户增长与转化提升。

【AI驱动】 📌 引言 在 2025 年，大模型（LLM）已从“炫技”走向“生产”。DeepSeek128K 编程课 AI 助教 API 的诞生，让任何教育机构都能在 3 天内 完成「AI 助教」的上线与调优。本文用真实案例、数据、代码、流程图带你从 0...

【API开发】 📌 引言：从梗图到链上治理的 6 天冲刺 2025-08-20，我们团队接到一个看似玩笑却极具挑战的需求——用“Meme”表情作为治理投票媒介，在 6 天内交付一套可支撑 5 条 EVM & 非 EVM 链实时同步的 DAO gRP...

【API开发】 一. GameFi NFT 稀有度检测的技术挑战与机遇 NFT 稀有度检测是 GameFi 项目中决定资产价值的核心功能，但在移动端实现实时查询面临多重挑战：多链数据分散导致响应缓慢，稀有度算法计算密集耗电高，以及移动网络不稳定易引发超时。...

【API开发】 📖 引言 从 2021 年 Axie Infinity 引爆 GameFi 赛道到 2025 年，链游玩家已超 4000 万。然而，装备 NFT 的「真伪难辨」「属性误读」一直是玩家与开发者痛点。传统人工审核效率低、成本高。 AI 识别 S...

【API开发】 本文探讨了如何在数字媒体时代利用Python 视频解压技术，结合FFmpeg实现高效的视频压缩。文章首先介绍了使用Python进行视频压缩的优势，包括其简洁的语法、跨平台支持以及强大的社区资源。接着，详细讲解了实现视频压缩的基本步骤，包括安装和配置FFmpeg、编写Python脚本调用FFmpeg命令，以及调整压缩参数如码率、帧率和分辨率等。文章还提供了具体的Python代码示例，展示了如何通过subprocess模块调用FFmpeg进行视频压缩，并解释了关键参数如CRF和preset的作用。此外，文章还介绍了FFmpeg的常用命令，如视频格式转换、音视频分离和视频剪辑等。最后，文章总结了Python 视频解压在实际应用中的广泛用途，如网络传输和存储优化，并解答了常见问题，帮助读者更好地理解和应用这一技术。通过本文，读者可以掌握利用Python和FFmpeg进行高效视频压缩的方法，从而在减少文件大小的同时保持视频质量。