Glyph效果展示：一頁(yè)圖讀懂整本《簡(jiǎn)愛》 1. 引言：長(zhǎng)文本處理的瓶頸與視覺壓縮新路徑 在大模型時(shí)代，上下文長(zhǎng)度已成為衡量語言模型能力的重要指標(biāo)。然而，傳統(tǒng)基于token的上下文擴(kuò)展方式面臨計(jì)算成本高、內(nèi)存消耗大等瓶頸。以經(jīng)典小…

Kotaemon版本升級(jí)：新功能遷移與兼容性處理指南 1. 引言 1.1 背景與升級(jí)動(dòng)因 Kotaemon 是由 Cinnamon 開發(fā)的開源項(xiàng)目，定位為一個(gè)面向文檔問答（DocQA）場(chǎng)景的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）用戶界面…

看完就想試！Live Avatar打造的數(shù)字人效果太真實(shí) 1. 引言：實(shí)時(shí)數(shù)字人技術(shù)的新突破 近年來，AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)字人技術(shù)在虛擬主播、智能客服、元宇宙等場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力。阿里聯(lián)合高校開源的 Live Avatar 模型，憑借其高保真度、低延遲…

AI智能二維碼工坊實(shí)戰(zhàn)：旅游景區(qū)電子門票生成系統(tǒng) 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景與痛點(diǎn)分析 隨著智慧旅游的快速發(fā)展，傳統(tǒng)紙質(zhì)門票已難以滿足現(xiàn)代景區(qū)對(duì)高效管理、防偽驗(yàn)證和用戶體驗(yàn)的需求。許多中小型景區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨以下核心問題： 出…

輸出目錄在哪？Qwen2.5-7B微調(diào)結(jié)果查找與加載說明 1. 引言：微調(diào)后的模型輸出路徑解析 在使用 ms-swift 框架對(duì) Qwen2.5-7B-Instruct 模型進(jìn)行 LoRA 微調(diào)后，一個(gè)常見的問題是：“我的微調(diào)結(jié)果保存在哪里？”、“如何正確…

fft npainting lama訪問地址配置：0.0.0.0與127.0.0.1區(qū)別 1. 背景與技術(shù)定位 1.1 圖像修復(fù)系統(tǒng)概述 fft npainting lama 是基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)工具，專注于實(shí)現(xiàn)高保真度的圖像重繪與內(nèi)容移除。該系統(tǒng)通過二次開發(fā)優(yōu)化了原始 LaMa 模型在特定場(chǎng)景下…

音色和情感分開調(diào)？IndexTTS 2.0解耦設(shè)計(jì)太靈活 在AI語音合成技術(shù)飛速發(fā)展的今天，內(nèi)容創(chuàng)作者對(duì)配音的需求早已超越“能說話”的基礎(chǔ)階段，轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)控制、個(gè)性表達(dá)與高效生產(chǎn)。然而，傳統(tǒng)TTS系統(tǒng)普遍存在音畫不同步、情感單一、音色克…

從數(shù)據(jù)到部署：PETRV2-BEV全流程 1. 引言 隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，基于視覺的三維目標(biāo)檢測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。其中，PETR系列模型憑借其將圖像特征與空間位置編碼深度融合的能力，在BEV（Birds Eye View&#xf…