AI 学习与研究

最近在做一个 AI 多模态项目的前端开发，遇到了一个挺有意思的需求：用户希望能够方便地复制 AI 的回答内容，并且支持批量导出聊天记录为文档或图片。这个功能看似简单，但要做得体验好、交互流畅，还是有不

大家好，最近在开发一个 AI 多模态项目时，需要实现 AI 回复内容的语音朗读功能。经过一番摸索和踩坑，终于做出了一个体验还不错的实时语音播放功能 —— 播放延迟能控制在 0.5-1 秒，用户几乎感觉

引言：当提示词成为程序员的 “第二语言” 在人工智能从软件开发的 “辅助工具” 升级为 “核心基础设施” 的今天，一个新的能力正在定义程序员的竞争力 —— 与 AI 对话的能力。而承载这种能力的，正是

大家好，今天想和大家分享一个我们在开发 AI 多模态聊天应用时遇到的性能挑战以及解决方案。随着用户使用时间的增加，单个会话的聊天记录可能会积累到成百上千条，这时候性能问题就变得非常突出了。经过一番调研

I. 跨越感官智能的范式转移：多模态 AI 的崛起 A. 定义与驱动力 多模态人工智能（Multimodal AI）标志着 AI 能力从处理孤立数据（如纯文本、纯视觉）向整合型、跨模态推理的深刻转变。

在 开发AI聊天应用时，AI的答案呈现质量直接决定了用户体验的上限。这篇文章将深入解析如何基于 Vue 3.5、MarkdownIt 和 Prism.js，设计并实现一个集语法高亮、代码复制于一体的

🚀 技术深析： 在 AI 对话系统里，流式响应是影响用户体验的核心技术。这篇文章以封装豆包模型快速 / 深度思考 API 的chat.js模块为例子，从协议解析、流处理原理、架构设计到实际开发，全面拆

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一、MCP 协议简介 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种用于 AI 应用与外部工具之间建立安全连接和标准化交互的通信协议。它的核心价值在于解决两大行业痛点：

如何使用 Vue3 + Node.js + RAG 技术构建基于讲义文档的 AI 问答系统，接入豆包大模型，实现智能、可信的课程内容问答。涵盖系统架构、向量检索、Prompt 构造与豆包 API 实战

豆包 AI 桌面版融合了 Chrome 浏览器与 AI 全家桶功能，具备网页总结、文档伴读、划词提问、翻译等实用功能，配合快捷键使用，能大幅提升学习和工作效率。因为看到它的价值所在，所以决定写一份教程

MasterGo AI 是一款网页在线设计工具，融合了 AI + 设计系统，能够根据网页产品描述快速生成网页设计图。它为产品经理、设计师和开发团队提供了从概念到产品的完整解决方案，显著提升设计效率、激