開源文檔問答工具Kotaemon深度解析 在企業(yè)知識管理日益復雜的今天，一個常見的痛點浮出水面：員工找不到最新版的報銷流程，法務團隊反復翻查歷史合同條款，研發(fā)人員面對堆積如山的技術(shù)文檔無從下手。信息就在那里，但“知道…

Qwen-Image-Edit-2509：Docker一鍵部署智能修圖 你有沒有經(jīng)歷過這樣的“修圖噩夢”？ 運營同事發(fā)來100張商品圖：“明天上線，所有‘包郵’標簽換成‘買一送一’。” 設(shè)計師打開PS，一張張手動改字、調(diào)字體、對齊位置……整…

Seed-Coder-8B-Base實戰(zhàn)：構(gòu)建機器學習Pipeline 在當今AI驅(qū)動的軟件工程浪潮中，開發(fā)者正從“手動編碼者”逐步轉(zhuǎn)型為“系統(tǒng)設(shè)計者”。我們不再滿足于逐行敲出樣板代碼，而是期望用意圖表達來驅(qū)動開發(fā)流程——尤其是在復雜度高、模式化的機器學…

TensorRT 顯式量化：從 QAT 到 INT8 引擎的完整實踐 在深度學習模型部署領(lǐng)域，推理加速與精度保持之間的平衡始終是個難題。尤其是當你面對 ResNet、YOLO 或 Transformer 這類復雜結(jié)構(gòu)時，傳統(tǒng)的 PTQ（訓練后量化）往往顯得…

Day 15: 綜合項目實戰(zhàn) - 完整 AI 應用開發(fā) 學習目標整合前14天知識點完成完整項目項目總結(jié)與復盤部署上線文檔編寫核心學習內(nèi)容 1. 項目架構(gòu)整合 完整功能模塊： AI 應用項目 ├── 前端 (Vue/React) │ ├── 聊天…

YOLO推理速度瓶頸分析與GPU優(yōu)化建議 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，每秒數(shù)十幀的高清圖像正源源不斷地涌向AI系統(tǒng)——任何一次檢測延遲都可能導致缺陷產(chǎn)品流入下一環(huán)節(jié)。面對這種“零容忍”的實時性挑戰(zhàn)，YOLO系列模型雖以高速著稱，但在實際部署中…

當許多人第一次聽說“人工智能社交平臺”時，他們會問：這和發(fā)布截圖或?qū)懖┛陀惺裁磪^(qū)別？焦圈兒的回答是：我們不做內(nèi)容“包裝”，而是讓真正的對話過程本身成為一種互動產(chǎn)品。圍繞這一點，我們在用戶體驗方面進…

YOLO系列模型在C中基于TensorRT的高性能推理實戰(zhàn) 在邊緣計算和實時視覺任務日益普及的今天，自動駕駛、工業(yè)質(zhì)檢、智能監(jiān)控等場景對推理延遲的要求達到了毫秒級。僅僅依賴PyTorch或TensorFlow這類訓練框架進行部署，往往難以滿足實際生產(chǎn)環(huán)境中的吞吐與響應…