DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B實戰(zhàn)：智能詩歌生成系統(tǒng)開發(fā) 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 隨著大語言模型在創(chuàng)意內(nèi)容生成領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，自動化詩歌創(chuàng)作正逐步從實驗性探索走向?qū)嶋H產(chǎn)品落地。傳統(tǒng)詩歌創(chuàng)作依賴于作者的文化積累與情感表達能力，…

Qwen 1.5B蒸餾模型實戰(zhàn)對比：DeepSeek-R1 vs 原生版推理效率評測 1. 背景與選型動機 隨著大語言模型在實際業(yè)務(wù)場景中的廣泛應(yīng)用，如何在有限算力條件下實現(xiàn)高效推理成為工程落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。Qwen-1.5B 作為通義千問系列中輕量級代表，在端側(cè)部…

BERT-base-chinese模型實戰(zhàn)：語義填空應(yīng)用案例 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 在自然語言處理的實際應(yīng)用中，語義理解是構(gòu)建智能交互系統(tǒng)的核心能力之一。無論是智能客服、寫作輔助工具，還是教育類AI產(chǎn)品，常常需要模型具備“補全”或…

Qwen All-in-One高階使用：System Prompt設(shè)計技巧分享 1. 背景與挑戰(zhàn)：輕量級AI服務(wù)的工程權(quán)衡 在邊緣計算和資源受限場景中，部署大語言模型（LLM）面臨顯存占用、推理延遲和依賴管理三大核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)做法是組合多個專…

Supertonic部署案例：銀行ATM的語音操作指引系統(tǒng) 1. 引言：設(shè)備端TTS在金融場景中的價值 隨著智能終端設(shè)備對隱私保護和響應(yīng)延遲要求的不斷提升，傳統(tǒng)的云端文本轉(zhuǎn)語音（TTS）方案已難以滿足高安全、低延遲的應(yīng)用需求。特…

從零開始玩轉(zhuǎn)FPGA：手把手帶你跑通Vivado第一個工程 你有沒有想過，一塊小小的芯片，能同時處理成千上萬條邏輯運算？這不是CPU的多核并行，而是FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）天生具備的 硬件級并行能力 …

Z-Image-ComfyUI插件生態(tài)初探：開發(fā)者新機會 在AI圖像生成技術(shù)快速演進的今天，模型能力的提升并未完全解決實際應(yīng)用中的“最后一公里”問題。用戶面臨操作復(fù)雜、中文支持弱、部署門檻高等挑戰(zhàn)；企業(yè)則受限于推理延遲高、功能擴展難、定制成本大…

Qwen3Guard-8B熱更新機制：不停機升級教程 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 在現(xiàn)代AI服務(wù)架構(gòu)中，安全審核模型作為內(nèi)容過濾的核心組件，通常部署于高并發(fā)、724小時運行的生產(chǎn)環(huán)境中。以 Qwen3Guard-Gen-8B 為代表的大型安全審核模型，廣…