Qwen3-Embedding-0.6B最佳實(shí)踐：云端部署省時省力 你是否也遇到過這樣的科研困境？實(shí)驗(yàn)室GPU資源緊張，排隊(duì)等上好幾天才能跑一次任務(wù)；項(xiàng)目進(jìn)度卡在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率低下。尤其是在做社會輿情分析這類需要批量…

UI-TARS-desktop入門實(shí)戰(zhàn)：Qwen3-4B-Instruct模型基礎(chǔ)功能體驗(yàn) 1. UI-TARS-desktop簡介 Agent TARS 是一個開源的多模態(tài) AI Agent 框架，致力于通過融合視覺理解（Vision）、圖形用戶界面操作（GUI Agent）等能…

Hunyuan-HY-MT1.5-1.8B實(shí)操：chat_template自定義教程 1. 引言 1.1 項(xiàng)目背景與學(xué)習(xí)目標(biāo) HY-MT1.5-1.8B 是騰訊混元團(tuán)隊(duì)推出的一款高性能機(jī)器翻譯模型，基于 Transformer 架構(gòu)構(gòu)建，參數(shù)量達(dá) 1.8B（18億），專為…

Qwen2.5-7B模型優(yōu)化：內(nèi)存訪問模式改進(jìn) 1. 引言 1.1 技術(shù)背景與挑戰(zhàn) 大型語言模型（LLM）在推理過程中對顯存帶寬和內(nèi)存訪問效率極為敏感，尤其是在處理長序列生成任務(wù)時。Qwen2.5-7B-Instruct作為通義千問系列中參數(shù)規(guī)模為76億的指…

YOLO26適合Jetson？嵌入式部署可行性分析 隨著邊緣計算和智能視覺應(yīng)用的快速發(fā)展，將高性能目標(biāo)檢測模型部署到嵌入式設(shè)備（如NVIDIA Jetson系列）已成為工業(yè)檢測、智能監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等場景的核心需求。YOLO26作為Ultralytics最新…

學(xué)生黨福音！VibeThinker-1.5B幫你刷題提分 在大模型參數(shù)動輒上百億的今天，一個僅15億參數(shù)的小型語言模型卻在數(shù)學(xué)與編程推理任務(wù)中嶄露頭角——這正是微博開源推出的 VibeThinker-1.5B。它不僅訓(xùn)練成本低至7800美元，還能在AIME、LiveCodeBen…

體驗(yàn)AI不花冤枉錢：云端GPU按需計費(fèi)，用多少付多少 作為一名在AI領(lǐng)域摸爬滾打十多年的技術(shù)老兵，我太理解教學(xué)場景下的痛點(diǎn)了。你是不是也遇到過這種情況：想讓學(xué)生體驗(yàn)最新的大模型技術(shù)，但學(xué)校機(jī)房的設(shè)備還停留在"上…

Qwen3-4B節(jié)省40%能耗：低精度推理部署實(shí)戰(zhàn)評測 1. 背景與選型動機(jī) 隨著大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的廣泛應(yīng)用，推理成本和能效問題日益突出。盡管模型性能不斷提升，但高算力消耗、長延遲和高功耗成為制約其落地的關(guān)鍵瓶頸。尤其在邊緣設(shè)備或資源…