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　　声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同，识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种： 声纹辨认：从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人，为多选一的问题 声纹确认：判断测试语音是否由目标说话人所说，是二选一的问题（是或者不是） 按照应用具体分为两种： 文本相关：要求使用者重复指定的话语，通常包含与训练信息相同的文本（精度较高，适合当前应用模式） 文本无关：对使用者发音内容和语言没有要求，受信道环境影响比较大，精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍： 郑斯奇，达摩院算法专家，毕业于美国哈佛大学，研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。

　　DeepSeek是一款基于Transformer架构的先进大语言模型，以其强大的自然语言处理能力和高效的推理速度著称。近年来，DeepSeek不断迭代，从DeepSeek-V2到参数达6710亿的DeepSeek-V3，再到性能比肩GPT-4的DeepSeek-R1，每次都带来重大技术突破。其开源策略降低了AI应用门槛，推动了AI普惠化。通过阿里云百炼调用满血版API，用户可以快速部署DeepSeek，享受高效、低成本的云端服务，最快10分钟完成部署，且提供免费token，极大简化了开发流程。

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　　随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent（智能体）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力。在众多AI Agent产品中，Manus以其独特的技术优势和市场表现，有望成为该领域的标杆。作为资深AI工程师，本文将深入探讨Manus的背景知识、主要业务场景、底层原理、功能的优缺点，并尝试使用Java搭建一个属于自己的Manus助手，以期为AI Agent技术的发展和应用提供参考。