获奖作品画廊

由8个智能体协同构成的知识引擎，专治组织隐性知识随人员流失而消散的问题。系统包含路由器、知识图谱与仪表盘三层，并罕见地写了43个测试。评委直言这已经不像黑客松作品，而是一个成型的产品。

在代码评审环节直接介入：发现安全漏洞、写出修复代码、并自动提交合并请求，全过程无需开发者插手。

每一个判断都附带AI生成的解释说明。提交时已部署在Google Cloud上，处于可直接投入生产的状态。

把代码依赖关系绘成地图，呈现系统随时间的演化轨迹。改动之前就能看清这次修改会波及到哪里。

由检测、撰写、复核三个智能体接力修复文档。把握大的改动直接开合并请求，没把握的则转成issue交给人来判断。

5个智能体在生产环境的安全副本上执行并验证数据库迁移。用的是真实的PostgreSQL、真实的数据，并真实部署在Google Cloud上。

对AI生成的安全报告再做一层验证，填补"AI报出问题"与"开发者愿意动手"之间的信任落差。

扫描CI/CD流水线对环境的影响，输出碳足迹报告。

用自然语言写下想运什么，系统就把运价、关税、法规和物流风险一次性汇总到一起，省去跨国贸易前的零散查询。

让AI产出的情报变得可以用密码学手段核验。每一个来源都生成SHA-256指纹并锚定到Solana链上，任何人都能审计有无篡改。

24个智能体并行探测，实时识别并归类基于地理位置、设备型号和Cookie的价格歧视行为。

面向营销团队的AI可见度分析：给品牌在AI生成回答中的曝光打分，做引用缺口分析，并给出有据可依的改进建议。

监听67个法域、125家监管机构的网站、PDF和听证会，把每一处变动映射到SOC 2、ISO、NIST的对应控制项上。

商业地产租金的需求侧预警引擎。比市场转折提前5至7个月发出信号，在17个都市圈的回测命中率为79.3%。

面向欧盟K9至K12学生的AI备考助手，率先在爱沙尼亚落地，提供符合国家课程标准的诊断测评与自适应学习计划。

把女性激素生理学与经营决策连接起来的多智能体系统，为处于领导岗位的女性提供生物层面的决策参考。

自主交易智能体，具备信号排序、历史回测、风险敞口控制以及只读审计轨迹。

试图在心理状态下沉之前就察觉它。每段记忆以语义、情绪、语音韵律等6种具名向量存进Qdrant，自研Transformer读取14天的情绪序列；一旦出现恶化征兆，系统会检索出用户自己过去走出低谷的记录，作为"你以前爬出来过"的证据递到眼前。

实时模拟数百名听众对一段DJ演出的反应。每个听众以包含声学特征的532维混合向量存在Qdrant里，每15秒重新打分以体现口味漂移，同时把全场是趋于一致还是走向分裂投影到二维图上。

玩家的每一个抉择都会沉淀成向量化的"灵魂履历"的黑暗奇幻RPG。NPC会精确引用你做过的事来对话，累积的情节记忆还会解锁新的剧情分支，整套记忆机制跑在Qdrant Cloud上。

把供应商合同的合规审查交给多智能体自动完成。Copilot Studio的编排器带着4个专职智能体，将收到的合同PDF对照Dataverse上的15条规则，给出红黄绿三色判定，从收到邮件到出具报告不超过两分钟。这是整场黑客松得分最高的作品。

把绩效评估的反馈转换成"接下来怎么成长"的Copilot Studio智能体。从SharePoint取出技能信息，推送Microsoft Learn的学习资源，还会匹配公司内部的导师，上级审批流程由Power Automate自动跑通。

只要把带会议记录的邮件转发过去，它就提取出冲刺目标、史诗与用户故事，并自动在Jira Cloud建好任务。同时接入Microsoft Learn和Jira两个MCP服务器，据称把冲刺准备时间压缩了约七成。

面向中小企业的自主IT服务台。SharePoint的申请门户经Power Automate接到Copilot Studio的分诊智能体，管理者在Teams里一键批准，实际操作则以最小权限调用Microsoft Graph。整套技术栈由AI智能体群搭建与维护，人类只需一人从旁监督。

完全在手机本地分析幼儿走路视频的隐私优先安卓应用。先检查拍摄质量，再本地跑33个关键点的姿态估计，套用确定性的步态分析，最后由设备内的AI助手把结果讲给家长听(属研究原型，不作诊断用途)。

把手机摄像头看到的画面转成腰带上分方向的震动，引导视障者绕开障碍物的低成本可穿戴设备。全部处理在设备端完成，不需要联网。

假定GPS和通信网都失效时使用的离线求生助手。在设备本地完成急救分诊，靠太阳和星辰判定真北方位，还能在施救者与伤者之间做翻译。

让智能体自主发现、分析并修复 Kubernetes 集群资源浪费的 FinOps 平台。基于 kagent、kgateway 与 kmcp 构建，把成本优化从周期性工作变成持续自动运行的流程。

将多个 MCP 服务器聚合到单一端点的 Kubernetes 原生平台，使 IDE 和 AI 客户端能够通过智能体、工具与服务发现安全查询 MIMIC-IV 临床数据。

面向企业 AI 基础设施的 Kubernetes 原生多集群清单控制器。在 agentregistry 思路基础上扩展，让团队在大规模环境中掌握自身智能体基础设施的全貌。

为 kagent 增加视觉能力的智能体，可调用摄像头拍照并用 Nano Banana 与 Veo3 进行再创作。同时内置美国手语模式，把无障碍设计纳入其中。

通过 A2A 将 kagent 与 Microsoft Agent Framework 连接的桥梁，使基于 .NET 构建的智能体可以直接接入 kagent 生态。

9 个实质性 PR,将 agentgateway 从模型代理提升为面向智能体的身份感知控制平面，涵盖边缘身份认证、基于 OpenTelemetry 的执行可观测性以及多模型供应商支持。

面向 MCP 基础设施的 Kubernetes 原生治理方案：监控 agentgateway 与 kagent 资源，以 MCP 服务器为单位评估安全态势，并借助 Gemini 或 Ollama 提供风险分析。

用于演示 MCP 认证与授权的全栈电商平台。在协议层强制执行 agentgateway、Keycloak JWT 与 CEL 规则，使智能体无法绕过安全边界。

在 OpenMRS 内按临床紧急程度重新排序候诊队列。它不把分诊交给生成式模型，而是采用确定性的 NEWS2 评分，行为可预期。评委与社区投票均将其列为第一，称赞其可落地性。

可离线运行的问诊转录与翻译方案。音频无需上传外部服务，并且流程设定为由临床人员先行复核结果再使用。

以灾害医疗现场的对话与创伤图像为线索，协助生成记录并掌握现场状况。团队找出 LFM 的薄弱环节，通过数据整理与追加训练加以弥补，短期内的实现力获得肯定。

实时识别电信诈骗迹象并当场发出警告的 AI 服务。聚焦日本特有的社会问题，评审肯定了其对 LFM 落点的选择以及对用户体验与流程的细致设计。

上传长时段节目影像后，自动完成剪辑构思、镜头挑选与字幕撰写，产出适合社交平台的短视频。生成后仍可用对话指令微调，例如把字幕改成黄色。在来自各电视台的 28 支队伍中夺冠。

可以用自然语言操作的3D人体解剖图谱。只要说一句想了解脑梗塞，AI就会挑出相关的脏器与血管立体呈现，并附上说明。设计上把语言理解、结构识别与绘制分开，以抑制错误显示；遇到含糊的输入，则先给出候选让用户确认。

从含糊的一句话开始建起一座 Minecraft 城镇的 AI 智能体。它先画出概念图，定下地块划分与各栋建筑的设计，再采取两段式做法：先把图像用语言描述成结构，然后换算为坐标，从而生成前后一致的建筑。骨架一次性铺好，装饰则由机器人在现场逐处收尾。

一款用AR把身边现象背后的规律叠在实景上的应用。选好难度与领域，把手机对准喷泉或桥梁，AI解析画面后会把轨迹与受力方向画成图形，覆盖在眼前的景物之上。若想再深入，还有通往详细讲解页面的入口。

根据手头已有的积木提出搭建方案的应用。它从照片中识别拥有的零件并逐步积累，用户指定主题与难度后，AI 会生成三维的组装步骤。生成结果再交由物理引擎检查是否重叠或悬空，把具体问题反馈回去，让 AI 最多重做三次。

用市场机制代替信号灯来疏导路口的实验性系统。每辆车的AI代理自主就通行权展开协商，结合紧急程度与手头资金，通过微支付达成一致。系统内置了无需交出密钥即可即时完成小额结算的机制，勾勒出以自动驾驶为前提的交通图景。

可以和转生成植物的角色对话的装置。传感器持续测量土壤湿度、温湿度与光照，并把这些数值当作“口渴”“发冷”等感受交给 AI，让植物用表情和声音诉说自己的状态。人体感应传感器一旦察觉有人靠近，语音对话就会开始，孩子不必读数字也能获得照料它的契机。

一个把美术馆与观众连起来的平台。AI依据画作图像生成三种难度、多种语言的讲解，并以语音导览的形式送到耳边。观众在每件作品上留下的偏好会与向量比对，据此推荐下一件该看的作品及其收藏馆；馆方则能看到以作品为单位的评价，用于改进展陈。

面向缺教练也缺经费的棒球队的分析平台。它通过视频做姿态估计，把动作转成数值，让原本凭感觉的指导变成有数字、有说明的评价。平台还提供分位置的困惑咨询与训练方案建议，并采用无服务器架构以压低运营成本。

帮人在屋里找东西的AI伙伴。它会定期观察房间并积累影像日志，当被问到钥匙在哪时，不只说出位置，还能用语言描述压在杂志底下这类状态。若影像里没有出现，它会根据日历上的日程推理并列出候选，还能通过舵机自行转动摄像头。

在美国，出狱后的支持体系本身是存在的，但住房、身份证件、法律援助与就业项目分散在各自不同的机构，当事人很难找到入口。Alyosha 把回归者、服务机构与个案工作者放到同一个平台上，将这些零散的资源串成一条通往正常生活的引导路径。

一款只靠浏览器就能运行的多语种福利指引工具，支持英语、西班牙语与法语。用户以打字或说话的方式描述自身处境，自然语言处理会带着置信度提取出他所需要的援助，随后说明其可能符合的资格，并持续跟进直到援助真正到手。

面向直面阿片类药物危机的郡卫生主管、议员与倡导团体的政策分析平台。它先把问题的规模摊开来看，再协助设计应对措施，并测算这套措施要花多少钱、又能省下多少。

让秘鲁地方政府尽早察觉灾害征兆的系统。七个AI智能体分工协作，实时监看地震、洪水、火灾、气象异常与媒体报道，在事态扩大之前自动向当地负责人发出警报。

一道由多个智能体构成的发布关卡，追问的是这次拉取请求在现实中可能弄坏什么。它不再罗列通过与否的检查，而是在接近生产环境的上下文里评估这次变更，给出 0～100 的部署信心分数，并附上一份用平白语言写成的风险说明。

面向经营大量商品、靠人力已盯不过来的电商卖家的多智能体系统。它盯住竞争对手所在的各个平台，给出调价建议，也可以自动执行。它瞄准的，是定价与风险判断落后于市场变化的那段时间里，一点点流失掉的利润空间。

把实时路况接入车队管理与物流流程的服务。它构建在 Microsoft AI Platform 之上，将路况感知、车队可视化与线路优化建议结合起来，力求削减供应链中累积的延误，让派车与配送的判断建立在当下的道路状况上。

让团队看清Azure环境里究竟跑着什么、又该先修哪里的工具。它持续盘点资源，对照架构与运维的最佳实践逐项打分，再从可靠性与成本的角度给出下一步该做什么的建议。

一个直接嵌在 Azure DevOps 拉取请求流程中的 AI 代码评审扩展。它自动阅读变更内容并给出评审意见，及早指出安全隐患以及规章与合规方面的疏漏，把审查放在合并之前，让开发者在代码并入主干前就能处理，而不是事后返工。

把线索开发、背景调研、方案撰写到外呼触达全部自动化的AI销售开发系统。在62个国家、10,400名参赛者的大会中夺得总冠军。

用ADK编排的多智能体系统，重塑能源企业的客户管理流程。

让巴西的教育资源不再稀缺：自主智能体批改作文、生成个性化学习计划，并出具跨学科模拟试题。

一支AI团队持续审计、预测并优化云基础设施的可持续性表现。

新一代个性化教育：配有图示、测验与AI辅导的交互式课程。

把自然语言描述转换成符合真实物理定律的、经过校验的费曼图，在理论、自动化与符号推理之间搭起桥梁。

基于ADK与Vertex AI搭建的多智能体金融分析平台，用于评估交易假设的成立与否。

可视化的智能体构建器：用平实的英文描述需求，在画布上设计，随手即可测试。

以"光"为主题、把它揉进各种场景的问答游戏，由团队Kamomi制作。在评委亲自操作的实机演示评审中，凭借整体完成度夺冠。

神珠惠从"辩解"这一概念出发，在45分钟的短促赛制中完成的作品。因为交出的东西确实能跑，在团体赛与个人赛的综合成绩中拿下组别冠军。

帮组织找出"谁最懂这件事"的专家匹配系统。从Jira、GitHub、内部文档和简历构建知识图谱，甚至可以先向对方的数字分身提问，再决定要不要真的去打扰本人。

用AI识别可疑交易、邮件告警，并可通过AI语音助手直接完成申报的交易分析系统。借助Llama API的多模态能力比对客户相关新闻。

无需微调的监控中心AI操作员：用日常语言定义要盯什么事件，Llama 4的多模态视觉就负责检测与上报。

用Llama 4 Maverick的长上下文处理400页地质勘探报告，自动生成地下构造的三维模型。作者本人就是一线地质学家。

把电商选品变成一场三维世界的探险：商品类目化作山脉，命中数量决定地形高度，由大模型向导"Q-Bert"带着你逛。

机器人的动作记忆库：把传感器与动作序列向量化并打上安全标签，需要行动时检索最安全的近邻案例来建议下一步。

会"记住"地点和事件的游戏NPC。用CLIP的图像记忆加文本记忆构成时空记忆，本地3GB显存即可运行，延迟1至2秒。

输入路线和时间段，系统用混合语义检索加上地理与时间过滤，找出你会路过的活动。

把音乐特征与带标签的舞蹈片段做匹配，自动编排出个性化巴恰塔舞步的AI编舞师。

用AI改造化妆品零售的接待环节。跨门店、电商与美容咨询即时分析顾客数据，生成个性化推荐，抹平资深与新手导购之间的经验差距。在37支队伍、约150人中登顶。

在Slack里分工的多智能体群：有的做战略规划，有的写文案，有的跑分析，共同推动营销的PDCA循环。核心构想是"并行工作的AI团队"。

化解地方政府、企业与移居意向者之间信息断层的乡村振兴智能体。从梳理条件、匹配地区与工作机会和补助政策，一直陪伴到搬迁后的落地安顿。

机器人"RoboHon"通过Agentforce与老人聊天，自动整理成日报并发到家人的Slack，还负责确认服药、察觉身体异样，减轻独居老人孤独离世的隐忧。

分析购物车里的东西，推荐今晚该做什么菜。技术栈是Gemini加GKE Autopilot、ADK与A2A。在133个国家、4,773名参赛者中夺得总冠军，获奖者还登上了KubeCon的讲台。

用多智能体流水线重做信用卡预审：分析消费模式，在银行的收益性与客户的实际价值之间找平衡点，给出授信条件。

可即插即用嵌入电商站点的AI微服务。用图像合成让购物者看见自己穿上该商品的样子，同时生成便于无障碍访问的智能商品描述。

集个性化对话、虚拟试穿与即时广告生成于一体的智能零售自动化方案，由Gemini与GKE负责编排。

由6个各司其职的AI智能体撑起的对话式购物体验，能理解穿搭风格并在过程中学习你的偏好。

把YouTube上的技术演示视频整段吃进来，提炼成结构化知识库并支持检索。让散落各处的视频资产变成"查得动的数据"，因此在16个国家参与的首届Free Edition黑客松中拿下第一。

预测太阳耀斑对输电网的冲击，为电力系统调度人员服务的空间天气分析系统。提供7天预报、风险阈值与建议动作，用数据工程和机器学习来加固关键基础设施。

用NLP整理原始菜谱数据并按主题与风味聚类，用户用日常语言提问就能拿到个性化推荐。作为文本处理工作流的实战范例拿下第三名。

在Microsoft Fabric上实时优化救护车路线的引擎。出车事件进入镜像的Azure SQL后经Activator触发笔记本，把Google Routes API与一个预测"鸣笛特权能省下多少时间"的机器学习模型结合起来，最终以Power BI地图呈现给调度中心。作者是一位意大利开发者。

让城市垃圾清运变聪明的AI系统：监测垃圾桶的装载状况，预测何时会满溢，并动态重排收运路线。由肯尼亚团队用Fabric Data Agents、Copilot Studio和Azure OpenAI打造。

面向学校音乐课的作曲辅助工具。学生用自己的话写下想做一首什么样的曲子，AI 读懂后给出可能合适的和弦进行与旋律手法作为候选。它并不替学生把曲子写完，而是保留试听与挑选的过程，让容易趋于统一的音乐教学中留有个人的创作体验。

面向每周要花好几个小时写班级通讯与学校简报的中小学教师。教师只需说话，AI会反过来追问缺少的信息，据此组织稿件，并直接生成能按A4打印而不走样的HTML或PDF。它不打算改变纸质分发的既有习惯，因此不熟悉信息技术的教师也容易上手。

只凭“想在安静的湖上划皮划艇”这类氛围式愿望，就能排出行程的声明式 AI 旅行规划器。它横向分析热门景点、分时段的拥挤数据与点评，调整游览顺序以避开人多的时段。在对话中改口时也会立刻重新计算，帮到负责张罗的人和人生地不熟的旅客。

面向拿不准家具能否放进自己房间的人的电商联动应用。AI从房间照片中读出尺寸与已有家具，自动搭建3D数字孪生空间。用户可以把商品放进去比对，而且AI掌握当前画面与坐标，无需交代情况就能直接咨询，也可以把挑选合适商品的活儿交给它。

把木工等制造现场长期由老师傅承担的报价工作交给 AI 智能体的服务。它将流程拆成读取 PDF 图纸、确定制作物与数量、计算部件用量与价格、输出报价单几个阶段，每一阶段都由人确认、修改并批准 AI 的草案后再进入下一步，因此在对金额精度要求很高的业务里也能使用。

一款仪表盘式应用，会在浏览器中逐句转写会议发言，再由担任指挥的AI向多个专职智能体下达指令，自动汇成任务、负责人、决议、议题与概要图。主持人不必再被记录追着跑，会议一结束，整理好的议事面板就同时出现在所有人的屏幕上。

面向在日本遇上地震或台风的外国人：警报是日语、也不知道该往哪里避难，这款 AI 智能体正是为此而做。它把气象厅、国土地理院的官方数据与防灾指南结合起来，用母语提供紧急速报、避难场所指引，乃至报平安的短信文案，平时还会主动提醒做好防灾准备。

只需上传一张想做的家具成品照片，这款网页应用就会自动完成部件识别、3D模型生成、加工与组装步骤编排，并导出设计书PDF。它面向画不出图纸、也拿不准选材的DIY新手，让他们在动手之前就握有一份可信的操作手册。

针对做菜时手上脏了碰不了手机、专业术语要反复查、手边的纸质菜谱用不上等烦恼而做的手机与平板菜谱应用。唤醒词触发的语音操作由本地模型即时响应，关于术语或替代食材的提问则用 RAG 回答。杂志上的菜谱只要拍一张照片就能变成数据。

一款着眼于社会工作者事务负担的AI智能体。它从面谈的对话记录中自动填好服务对象的评估项目，再检索自建的山形县支援制度RAG库，把适合此人的制度以任务形式列出。为了让纸质与数字并存的现场也能使用，界面刻意做得朴素，目的是把陪伴服务对象的时间还给支援者。

把走失宠物的主人与发现者连起来的网页服务。负责解析图像的“侦探”与负责预测行为的智能体协同工作，根据天气、时段与地形推算宠物停留的可能性，并在地图上画成热力图。发现者上传的照片由 AI 判定相似度自动比对，双方可以直接在聊天中沟通。

辅助批改手写答卷的网页应用。事先登记题目与评分标准，再把答卷PDF交给系统，分拣、誊写、批注三种角色的AI便会拟出评语草案。教师在界面上修改并摆放评语，随后直接导出PDF。它想把往往止步于打分的试卷返还，提升到真正写下批改意见的层面。

在真正出发之前先把道路上的风险找出来的系统。它沿指定路线每 50 米从街景中取一张图像，让 AI 从路口盲区、路面状况、可见度等多个角度分析，并以十级评分给出危险度。结果以彩色地图呈现，对在意的地点还可以通过聊天了解应对方法。

一台把日常小争执办成辩论赛的实体装置。双方轮流陈述，语音被转写后交由大语言模型主持，并依据逻辑与是否有根据打分。分数经MCP走BLE控制传给电机，化作真实天平的倾斜呈现在眼前。只要换掉提示词，规则也能随之改变。

帮助跑者提前体验马拉松比赛当天的应用。它把赛道的 GPX 数据、气象条件与跑者的目标和训练记录对照起来，由 AI 推出需要留意的路段、配速方案与补水建议，再以带字幕的生成视频呈现，既方便赛前建立画面感，也有助于比赛中的临场判断。

由得州连锁超市HEB打造。结合节庆活动、生活方式、预算和品牌偏好，再对照门店实际库存，为每位顾客自动生成购物清单。

用自然语言筛选股票。系统把提问转换成选股API的查询条件，再通过多轮对话逐步收窄筛选范围。

为英国广播公司ITV的流媒体平台ITVX打造的AI聊天机器人，按每位观众各自的口味推荐节目。

把任意文本或文件变成沉浸式的一对一辅导。基于Azure AI与GPT-4，自动生成个性化学习指南、测验和依托上下文的辅导会话。

把沉浸式叙事与AI驱动的互动对话结合起来的历史教育游戏，让学生边和历史人物交谈边学习。

上传课堂笔记，Insight就把它转换成量身定制的测验题和记忆卡片。

与课堂系统打通的工具，让GPT-4实时把学生笔记转成专属的记忆卡片和测验题。

供应链中计划与现实一旦出现偏差，往往还没分析完就已经缺货。eCoino 在 BI 界面上并排管理多个应对方案，用户与担任引导者的 AI 智能体对话，快速搭建对策。收集信息和整理选项交给机器，最终判断仍由人来做。

面向平板已普及的初中，为刚上任的英语教师提供的授课辅助工具。从备课、课堂实施到小测验的自动出题与批改，再到针对每名学生的反馈，都被串成一条流程。课堂语音会被转写，据此生成贴合讲授内容的题目，错题倾向则以班级为单位分析。

组织一大，各部门之间就互相看不见，内部刊物的编辑也格外费人手。该作品让 AI 智能体定期读取公司聊天记录与会议纪要，把一周内发生的事自动编排成报纸版面并推送，还会生成社论和员工介绍等读物，让内部信息变得有趣可读。

面向海外旅行者的手机应用，用来化解看不懂餐厅菜单的窘境。拍下菜单后，OCR会提取菜名与价格，并配上翻译、简短说明和菜品图片，让人能想象味道与外观。选定之后，应用会以当地语言生成点单语句直接展示给店员，还可保存历史记录。

面向带娃家庭的周末出行提案智能体。登记居住地区后，AI 会定期从网络上收集本地活动并整理成数据库，再用向量检索挑出贴近家庭喜好的选项。对于感兴趣的活动，它还会连同交通、用餐以及换尿布的地点一起，排出一整天的行程。

怀孕期间身体状况天天在变，只凭记忆很难在产检时向医生说清楚。BLOOMS是承担记录这一角色的iOS与网页应用。用户以文字或照片留下的记录会得到生成式AI的回应，并附上可供进一步查询的关键词。它还能把一段时间的记录汇总成摘要，便于回顾，也便于就诊时与医生商量。

为双职工家庭与绘本开销较重的家庭准备的网页应用。选定年龄、使用的文字、阅读时长和喜欢的题材后，AI 会写出故事、配上插图并朗读出来。每则故事成本仅十几日元，因而能按孩子的发育阶段和兴趣，每次都备好一本全新的绘本。

针对移动应用MVP开发成本高、周期长的问题而生的AI开发代理。用自然语言描述想做的应用，它就会生成Flutter代码并当场预览，出现报错时还能自行修正。完成后可一键发布到Firebase，让个人开发者以更短的周期反复试做原型。

面向租房与青旅的AI客服机器人，依据偏好和行为记录推荐房源，宣称可将销售部门成本平均压低36%。夺冠同时拿到Slingshot加速器席位。

用AI评估文化契合度的招聘工具，帮助企业找出在文化、工作方式和价值观上合拍的候选人。

用OpenAI Whisper和GPT-3把股票投资视频转写并拆解，帮助用户真正执行视频里讲的策略。在1,700人参赛的生成式AI黑客松草创期夺冠。

用机器学习实时分析麦克风采集的语音，标记出淫秽、有毒、威胁或侮辱性的发言。

为口吃者设计的聊天机器人：把实时语音准确转成文字，也能回答关于口吃的个人疑问。