LLM（大语言模型）因其强大的语言理解能力赢得了众多用户的青睐，但LLM庞大规模的参数导致其部署条件苛刻；在网络受限，计算资源有限的场景下无法使用大语言模型的能力；低算力，本地化部署的问题亟待解决。ChatGLM-6B在60亿参数的情况下做到了优秀的中英文对话效果，且能够支持在消费级显卡本地部署；因此在HuggingFace Trends上很快登顶。6B的参数量虽然能够做到本地部署，但是目前的实现

随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（生成式人工智能）逐渐走入大众视野。在2025年央视春晚这一国民级舞台上，一项基于AIGC的创新互动玩法——“春晚云参演证”应运而生。用户只需上传个人照片，即可通过AI换脸技术融入九大类春晚经典节目场景（如主持、歌舞、相声等），实现“一键智能换脸+场景沉浸式角色扮演”的全新体验。这项技术不仅打破了专业演出的壁垒，让普通观众瞬间化身为“AI数字演员”，还通过零门槛

虽然我们不在此证明该公式，但可以从物理直观上理解：在微观层面上，空气中每一点处的空气分子的运动方向和速度是随机的（可以用一个随机微分方程描述），但是在宏观上可以用统一的“风速场”进行描述（可以用常微分方程描述）。在过去的几年团队持续以技术驱动产品和商业创新，在给业务创造价值的同时，也在Agent、可控图文、视频生成，多模态统一大模型等最前沿的技术领域也有着广泛布局和深度探索，在NIPS，CVPR，

作为决策者：让 AI 做决策，意味着它需要对环境有深刻的理解，甚至具备一定程度的“常识”，在已知的模型能力下，往往和高质量的prompt和上下文强相关。我们的任务，就是在理解这些工具的边界和特性的基础上，遇到问题，分析问题，并用最恰当的方式去解决问题。面对这种不确定性，需要更精细的策略，例如Few-short，即好的例子，清晰的逻辑链条和工具使用指南，迭代式优化等等。在那个瞬间，我脑海里闪过的一个

推荐语：本文结合了工业实际应用，介绍了工程上精心设计量脚交互流程，算法上融合2d检测、3d重建来实现较为精准的量脚流程，并在一系列算法流程计算上，充分考虑到了算法效率，保证了用户体验，具有很实用的价值。——大淘宝技术算法工程师 尘漠引言随着智能手机算力的提升，AR/VR应用的不断涌现，普通消费者对好玩有趣的AR应用接受度和期待越来越高，而3D沉浸式购物，包括各类AR试戴、AR量脚、AR试鞋等，因其

作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。通过低成本、高时效的AIGC内容生成能力，能够从供给端缓解内容生产成本高的问题，通过源源不断的低成本供给倒推消费生态的建立。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成、个性化文案、人设Agent等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的

依托淘宝APP亿级流量入口的核心购物场景，通过持续的技术突破与前沿AI科技深度融合，沉淀出GearsAI、供应链数字分身等AI时代研发与运营基础设施，让商家、小二实现更高效、低成本的经营。我们终于认识了 ReAct 的核心——“思考 (Thought) - 行动 (Action) - 观察 (Observation)”循环的真正含义，同时也对 ReAct 的关键实现有了更深入的理解。小结：在上述例

团队在端智能、端云协同、商品三维重建、真人三维重建、3D引擎、XR引擎等方面有着深厚的技术积累，先后发布深度学习引擎MNN、商品三维重建工具Object Drawer、3D真人数字人TaoAvatar、端云协同系统Walle等。最终，我们通过底层增加缓冲输出，中层合并更新请求，UI层提供视觉缓冲——这三层配合实现了从技术优化到体验优化的完整覆盖，提升整体性能和体验效果。综上，结合三层的优化，通过以

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每个代码仓库相关的资料，存放在代码仓库特定路径下的markdown文件，在任务执行过程中可选择特定的上下文，由代码的所有开发者共同维护，同样可适用于Cursor或Jules等编程工具，包含目录结构、仓库工作流、技术栈等。有了强大的一个AI编码工具Codex，也有了需要执行的任务（提示词），我们如何指挥大模型进行正确的修改呢？团队在保证业务的同时，以先进的跨端框架和研发模式不断完善自己，打造最极致的