本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 2:43:04
相關(guān)文章
Qwen3-VL-4B-FP8:高效多模態(tài)模型新選擇
Qwen3-VL-4B-FP8:高效多模態(tài)模型新選擇 【免費下載鏈接】Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8
多模態(tài)大模型領(lǐng)域再添新成員——Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8(以下簡稱Qwen3-VL…
建站知識
2026/2/22 1:56:07
LFM2-Audio-1.5B:15億參數(shù)端到端語音大模型發(fā)布
LFM2-Audio-1.5B:15億參數(shù)端到端語音大模型發(fā)布 【免費下載鏈接】LFM2-Audio-1.5B 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiquidAI/LFM2-Audio-1.5B
Liquid AI推出全新端到端語音基礎(chǔ)模型LFM2-Audio-1.5B,以15億參數(shù)實現(xiàn)低延遲實時語音交…
建站知識
2026/2/21 15:36:33
Open-AutoGLM是否需root?一文看懂容器化環(huán)境下的權(quán)限最佳實踐
第一章:Open-AutoGLM需要root嗎?Open-AutoGLM 是一個面向自動化任務(wù)的開源大語言模型推理框架,支持在多種設(shè)備上部署和運行。其設(shè)計目標是降低本地化部署門檻,因此在權(quán)限管理方面做了充分優(yōu)化。是否需要 root 權(quán)限,取決于具體的部…
建站知識
2026/2/22 2:06:11
【收藏】Agentic RAG實戰(zhàn):讓大模型不只回答問題,更能解決問題
文章介紹了Agentic RAG與傳統(tǒng)RAG的區(qū)別。傳統(tǒng)RAG僅能檢索信息并一次性回答,而Agentic RAG更進一步,能推理、規(guī)劃任務(wù)并執(zhí)行動作,形成多步驟閉環(huán)工作流。文章詳細解析了其技術(shù)架構(gòu)、核心模塊、創(chuàng)新技術(shù)及挑戰(zhàn)趨勢。Agentic RAG不是取代RAG&…
建站知識
2026/2/22 2:06:56
AI創(chuàng)業(yè)心得:從被割到開發(fā)PanelAI+AIStarter的堅持之路
大家好,我是AI技術(shù)愛好者熊哥。最近忙錄視頻、測試AIStarter和PanelAI,占了大部分時間。分享創(chuàng)業(yè)心路,從被恒大等大公司欠款“割”到開發(fā)AI項目,堅持不易。希望激勵有類似經(jīng)歷的朋友,避免價格戰(zhàn)陷阱。
錄視頻的日常&a…
建站知識
2026/2/22 2:06:36
waic Open-AutoGLM實戰(zhàn)指南(從零構(gòu)建自動化AI系統(tǒng))
第一章:waic Open-AutoGLM概述waic Open-AutoGLM 是一個面向自動化代碼生成與自然語言理解任務(wù)的開源大語言模型框架,專為開發(fā)者和研究人員設(shè)計,支持多場景下的智能編程輔助、代碼補全與語義分析。該框架基于 GLM 架構(gòu)深度優(yōu)化,在…
建站知識
2026/2/22 2:07:54
Jmeter如何均勻的控制qps
jmeter的默認流量模型
JMeter 的 “默認流量模型” 核心是無控流的 “盡力發(fā)送” 模型—— 即線程組啟動后,所有線程會以 “最小延遲” 持續(xù)發(fā)送請求,完全依賴線程數(shù)、Ramp-Up 時間和循環(huán)次數(shù)決定流量形態(tài),無內(nèi)置的…
建站知識
2026/2/22 2:06:42

