问大模型的话给出的回答是不建议这么装，但是最后是安装成功了，所以也不能太相信大模型的回答，最终还是要自己去尝试！接着安装pytorch。

摘要： 本文介绍了一个基于HarmonyOS NEXT平台@kit.CoreSpeechKit的文本转语音（TTS）封装类TextToSpeech.ets。该类提供了完整的TTS功能实现，包括： 核心功能：合成并播放文本（speak()）、停止播报（stop()）、检查播报状态（isBusy()）及资源释放（shutdown()）； 参数配置：支持设置语速、音量、音调等合成参数，并可通过回调监听播

这里要求大家准备一个树莓派，这里我使用的是树莓派5，当然，也建议大家使用树莓派5。因为树莓派本质属于国外的嵌入式开发板，所以可能一些软件源我们拉取比较慢甚至无法拉取，那么现在我们就来换一些树莓派的下载源。树莓派的性能太低了，我们需要对模型进行量化才能使用，所以现在的方案是，在windows上将模型格式和量化处理好，然后再将模型文件传输到树莓派上。在前面我们已经部署好了llama.cpp，现在我们就

混元大模型（通用任务） + DeepSeek-R1（专业推理），兼顾速度与深度。• 多模态能力较弱（图像/音视频处理有限），创意生成依赖模板。：提供渐进式创作引导，内置模板覆盖日常写作、翻译等场景。：金融建模、学术推导、编程（支持338种语言）表现顶尖。：法律从业者、科研人员、编辑等需处理长文本的专业人士。：企业用户、社交达人、内容创作者（尤其微信生态用户）。：提供AI生图、口语陪练、智能体定制等

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目标推荐方式提升图元分类精度方案 1：裁剪 + MLLM 细分类理解系统拓扑/逻辑方案 2：全图 + YOLO 坐标提示快速构建标注数据用 MLLM 自动生成标签 → 训练 YOLO工业部署YOLO 为主，MLLM 仅用于疑难样本（降低 API 成本）记住YOLO 是主力（快、准、轻量）MLLM 是顾问（慢、贵、智能）不要为了用大模型而用大模型，以解决问题为导向。

on-policy：生成样本的policy（value function）跟网络更新参数时使用的policy（value function）相同。典型为SARAS算法，基于当前的policy直接执行一次动作选择，然后用这个样本更新当前的policy，因此生成样本的policy和学习时的policy相同，算法为on-policy算法。该方法会遭遇探索-利用的矛盾，光利用目前已知的最优选择，可能学不到

之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互，比如说，多个机器人的控制，语言的交流，多玩家的游戏等等。本文，就带你简单了解一下Open-AI的MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法，来共同体验一下多智能体强化学习的魅力。论文全称：Multi-Agent Acto..

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接下来的任务，更新中https://blog.csdn.net/u013166171/article/details/82997394https://blog.csdn.net/csdnhuaong/article/details/78553613