Der TEN-Rahmen ermöglicht eine echte plattformübergreifende Unterstützung durch das folgende Design:
- Entwurf einer mehrstufigen ArchitekturDie Kernschicht ist in C++ geschrieben, um die Leistung zu gewährleisten, und die Schnittstellenschicht bietet mehrsprachige Bindungen wie Python/JS.
- einheitliche ArchitekturAutomatischer Umgang mit Unterschieden bei der Kompilierung unter Windows/Mac/Linux basierend auf der Google GN Toolchain
- LaufzeitabstraktionsschichtStandardisierte Verkapselung von Systemaufrufen für Audioaufnahmen, Netzwerkkommunikation usw.
- Vorkompilierte BinärpaketeOffizielle vorgefertigte Bibliotheken für Mainstream-Plattformen (x86/ARM) werden bereitgestellt, um Probleme bei der Konfiguration der Umgebung zu vermeiden.
In der Praxis müssen Entwickler nur: 1) die Zielplattform-Identifikation auswählen (z. B. -platform=linux-arm64) 2) den Integrationstest-Befehl npm run test-cross-platform ausführen. Das Framework wird automatisiert, um mit folgenden Problemen umzugehen: Mac CoreAudio und Linux ALSAs Audio-Interface-Anpassung auf Mac und ALSA auf Linux, Windows und Unix-Pfad-Konvertierung und andere grundlegende Unterschiede. Für Mobile bietet es auch ein React Native Plugin für eine schnelle Integration.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTEN: Ein Open-Source-Tool zur Entwicklung multimodaler Sprach-KI-Intelligenzen in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der plattformübergreifenden Anpassung bei der Entwicklung von intelligenten Körpern vollständig lösen?
