邊緣端實時翻譯新選擇｜HY-MT1.5-1.8B模型應用實戰(zhàn) 隨著多語言交互需求在智能設備、跨境服務和邊緣計算場景中的快速增長，低延遲、高精度的本地化翻譯能力成為關鍵基礎設施。騰訊混元團隊開源的 HY-MT1.5-1.8B 模型，作為同系列中輕量級主力成…

一、CTF簡介 CTF（Capture The Flag）在中文網絡安全界通稱"奪旗賽"，代表著網絡安全專家間最高層次的技術競技。這項賽事形式誕生于1996年DEFCON全球黑客大會，旨在以安全可控的對抗形式取代早期黑客間的真實攻擊行為。 …

AI分類數據標注神器：萬能分類器人工復核工作流 引言 在AI項目開發(fā)中，數據標注往往是最耗時耗力的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人工標注方式不僅效率低下，成本也居高不下。想象一下，如果你的團隊每天要處理上萬張圖片的分類標注，光是…

MySQL的InnoDB引擎下更新操作時事務的執(zhí)行過程 MySQL數據庫在InnoDB中一次update的操作過程基本如下：首先將數據加載到Buffer Pool里：當InnoDB需要更新一條記錄時，首先會在Buffer Pool中查找該記錄是否在內存中。若沒在內存中，則從…

使用 FastAPI 和 LangGraph 構建生產級智能體 AI 系統(tǒng) 這是一本關于使用 FastAPI 和 LangGraph 構建生產級智能體 AI 系統(tǒng)的詳細書籍，全文約 10 萬字。 《Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and La…

格式化翻譯與低延遲輸出｜HY-MT1.5-7B技術亮點剖析 在全球化加速的今天，跨語言溝通已成為企業(yè)出海、科研協(xié)作和文化交流的核心需求。然而，傳統(tǒng)翻譯系統(tǒng)在小語種覆蓋、混合語言處理和上下文理解方面仍存在明顯短板。騰訊混元團隊推出的 HY-MT1…

基于RaNER模型的中文NER實踐｜AI智能實體偵測服務開箱即用體驗 在信息爆炸的時代，非結構化文本數據如新聞、社交媒體內容、客服對話等海量涌現。如何從中高效提取關鍵信息，成為自然語言處理（NLP）領域的核心挑戰(zhàn)之一。命…

在當今的大語言模型應用中，RAG（檢索增強生成）幾乎已成為行業(yè)標配。然而，任何在一線落地過 RAG 的開發(fā)者都會遇到這樣的一個痛點：絕大多數 RAG 系統(tǒng)崩潰，并非是因為模型不夠聰明，而是死在了“檢索…