輕量高效 yet 高質(zhì)｜HY-MT1.5-1.8B模型在實(shí)時(shí)場景的應(yīng)用 隨著全球化進(jìn)程的加速，多語言實(shí)時(shí)交互需求在智能設(shè)備、在線客服、跨境會議等場景中日益凸顯。然而，傳統(tǒng)大模型翻譯服務(wù)往往受限于高延遲與高資源消耗，難以滿足邊緣側(cè)低功耗…

術(shù)語干預(yù)上下文翻譯｜HY-MT1.5大模型高級功能實(shí)戰(zhàn) 在多語言交流日益頻繁的今天，機(jī)器翻譯已從“能用”邁向“精準(zhǔn)可控”的新階段。騰訊開源的混元翻譯大模型 HY-MT1.5 系列，憑借其對術(shù)語一致性、上下文連貫性和格式保留能力的深度優(yōu)化&#xf…

文章目錄 Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and LangGraph Introduction: The Dawn of Agentic Workflows The Evolution from Simple APIs to Intelligent Agents What is an "Agentic AI Syst…

MiDaS模型應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：自然場景深度估計(jì) 1. 引言：AI 單目深度估計(jì)的現(xiàn)實(shí)意義 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，從單張2D圖像中恢復(fù)3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴多視角幾何或激光雷達(dá)等硬件設(shè)備，成本高且部署復(fù)雜。近年來&…

AI智能實(shí)體偵測服務(wù)核心解析｜高精度RaNER模型動態(tài)高亮實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在信息爆炸的時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)如新聞、社交媒體內(nèi)容、企業(yè)文檔等呈指數(shù)級增長。如何從這些雜亂無章的文字中快速提取關(guān)鍵信息，成為提升信息處理效率的核心挑戰(zhàn)。命名實(shí)體識…

MiDaS模型實(shí)戰(zhàn)：建筑場景深度估計(jì)應(yīng)用案例 1. 引言：AI 單目深度估計(jì)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，從單張2D圖像中恢復(fù)3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴多視角幾何或激光雷達(dá)等硬件設(shè)備，成本高且部署復(fù)雜。近年來&…

如何高效部署大模型翻譯？HY-MT1.5 vLLM快速上手指南 隨著全球化進(jìn)程加速，高質(zhì)量、低延遲的機(jī)器翻譯已成為企業(yè)出海、內(nèi)容本地化和跨語言協(xié)作的核心基礎(chǔ)設(shè)施。騰訊混元團(tuán)隊(duì)推出的 HY-MT1.5 系列翻譯大模型，憑借其在多語言支持、上下文理解與格…

無需訓(xùn)練代碼，一鍵部署中文NER服務(wù)｜AI智能實(shí)體偵測鏡像上線 1. 背景與需求：命名實(shí)體識別的工程落地挑戰(zhàn) 在自然語言處理（NLP）的實(shí)際應(yīng)用中，命名實(shí)體識別（Named Entity Recognition, NER&#…