多模态AI发品：基于微调的10+多模态模型，通过链接或以图识别，自动填充80%的商品属性。内容合规性审核：利用多模态模型进行图文一致性与合规性拦截，机审精度达95%。模型优化引擎：应用SFT、RLHF技术及数据飞轮、模型蒸馏等手段，不断提升大模型在电商领域的表现。自动化治理平台：涵盖拦截、提醒、存量

自动手部动作分析：基于视频流捕捉手部细微动作，实现震颤消除与高精度追踪。姿态估计模型：在预估模型中引入运动生理学约束，提升在医疗复杂背景下的姿态估计效果。运动障碍量化评估：自动分析视频中的运动特征，参照医学标准生成评估报告。数据采集与处理：支持多端设备的视频输入与辅助拍摄控制。

从网络爬取数据作为Agent智能体问答的检索资料。使用Python爬取新浪财经网站数据，将数据保存到MongoDB，并把MongoDB保存的原数据展示在前端页面。将爬取的数据加入RAG，当使用问答功能时，作为Agent智能体回答问题的资料。

负责项目整体架构设计、后端技术框架搭建与核心数据库设计；完成后端接口开发及联调工作，主导收银桌面端软件的开发与对接；独立搭建阿里云图片识别搜索微服务及本地图片识别服务，实现商品智能识别与检索功能。

1.多模型本地化部署:基于Docker+0llama完成5个模型的部署，涵盖中文对话、代码生成、复杂推理等场景2.智能路由系统:根据任务类型(代码/对话/推理/快速响应)自动选择最优模型3.模型切换方案:支持API参数切换、环境变量切换、反向代理切换三种模式4.监控告警体系:响应时间、错误率、资源占

项目的模块分为ASR模块、live2d模块、TTS模块、大模型调用模块，前端控制面板，live2d模块使用live2dforunity制作，ASR模块使用阿里新一代SenseVoice实现，通过阈值和静音帧实现杂音剔除，TTS模块使用GPTSoVITS推理，也可以选择BertVits和fish-sp

是开源项目Moegoevits模型推理程序的外置api，使其可以通过请求的方式对模型推理进行配置，调整各个参数。只要拥有VITS模型，它就能帮助我们针对不同的语言或客户端进行语言生成的请求。

1.www.github.com/superior57这是我开发过的一些项目源代码。2.https://onetake.ai我是全栈开发者。自己一个人开发前段后端。3.https://leasingoptions.co.uk自己一个人开发前段后端。

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