本文旨在通俗易懂地介绍AI模型中的小模型、大模型、推理模型和多模态大模型等概念。首先概述了AI大模型的起源和技术发展背景。接着详细解释了小模型的特点和应用场景，包括在移动设备实时应用和物联网设备边缘计算等领域的使用情况。随后介绍了大语言模型的特点和使用场景，以及使用技巧。接着探讨了推理大模型的诞生背景、工作原理、推理能力分析，并以DeepSeek界面为例详细说明了其使用方式。最后，文章介绍了多模态大模型的特点和使用场景，并总结了不同模型的选择应根据问题特点进行，并非功能越丰富越好，推理模型在推理过程中可能出错，需注意使用场景。
摘要： 本文主要介绍了关于音视频通话、LLM（大型语言模型）和用OpenAI技术构建一个可视频通话的聊天机器人的内容。文章涵盖了准备工作、相关资源和服务、参考链接、部分关键命令等。首先，需要在机器上安装AI操作系统、设置LiveKit Cloud账户、创建应用模板和虚拟Python环境，并添加API密钥。接下来，利用DigitalOcean GitHub授权、LiveKit Cloud GitHub授权、Deepgram的语音转文字服务和OpenAI的API来增强机器人的智能对话能力。此外，文章还提供了一个前端演示demo页面的代码示例，包括连接LiveKit服务器、处理不同事件、打开摄像头等功能。最后，强调了浏览器支持WebRTC的重要性。整体而言，文章详细介绍了构建可视频通话的聊天机器人的步骤和相关技术。 关键词：音视频通话、LLM、OpenAI、视频通话聊天机器人、LiveKit、Deepgram、WebRTC。
文章介绍了一个综合花名册、人员考勤和人力成本的系统设计。该系统依赖三方OA系统以及信息变更流程模块构建花名册。人员考勤部分依赖于花名册、考勤系统以及请假和加班流程模块。系统的功能模块包括班次数据配置、日记录数据抽取清洗、月度数据汇总统计以及帆软报表等。在人力成本部分，系统依赖于考勤数据、花名册和MES系统，分为非报工薪资、计件薪资、异常薪资提报和薪资报表输出等功能模块。系统设计的主要难点在于数据准确度、数据来源方式、数据获取稳定性和数据筛洗。整体来看，这是一个涉及数据库管理、报表设计和数据处理等多方面的综合管理系统。
标准早会数据推送内容涵盖产能排名、交验合格率、不良排名等，时段为7:20。数据填写在8:00进行，包括查询班组花名册、填写出勤和劳保鞋穿戴情况。下班会时段为11:20，涉及上午交验合格率、产能和在线工序结存。车间巡查包括设备状态巡查、安全巡查等，不同时段进行不同内容的巡查。提案改善在9:00进行，包括个人改善任务数据的抓取和推送待办任务及报表查看链接。此外，文章还涉及一次交验合格率、个人绩效等方面的内容。该流程基于Java开发，结合帆软、班组长工作标准流程、MES系统和宜搭应用，实现数据管理和工作标准化。
主要涉及功能模块 1.账号信息/角色信息 沿用现在的账号角色体系，添加供货商专用菜单：商品管理、订单管理、售后处理（待定） 2.商品绑定供货商 完成商品属性添加供货商，添加、编辑、测试通过 商品采集设置默认供应商：官方旗舰店 3.订单下单拆单，订单绑定供货商 手机端商品展示，添加供应商展示 下单时候
