本文分類(lèi):news發(fā)布日期:2026/2/27 8:32:05
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在使用 Fun-ASR 這類(lèi)基于大模型的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)時(shí),尤其是在本地部署并啟用 GPU 加速的情況下,用戶經(jīng)常會(huì)遇到一個(gè)典型問(wèn)題:CUDA out of memory(CUDA 內(nèi)存不足)…
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2026/2/27 8:30:48
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1. 背景與挑戰(zhàn):BAAI/bge-m3 的高資源消耗問(wèn)題
隨著大模型在語(yǔ)義理解、檢索增強(qiáng)生成(RAG)等場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用,BAAI/bge-m3 作為當(dāng)前開(kāi)源領(lǐng)域表現(xiàn)最優(yōu)異的多語(yǔ)言嵌入?!?
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2026/2/19 10:55:56
Qwen3-Embedding-4B部署經(jīng)驗(yàn):生產(chǎn)環(huán)境常見(jiàn)問(wèn)題解決
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1. 背景與技術(shù)選型
在當(dāng)前大規(guī)模語(yǔ)義理解、檢索增強(qiáng)生成(RAG)和多語(yǔ)言信息檢索系統(tǒng)中,高質(zhì)量的文本嵌入服務(wù)已成為核心基礎(chǔ)設(shè)施。隨著Qwen系列模型的持續(xù)演進(jìn),Qwen…
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2026/2/12 16:24:45
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1. 引言:AI驅(qū)動(dòng)的輕量級(jí)文案生成新選擇
隨著大語(yǔ)言模型在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,企業(yè)對(duì)高效、低成本、可部署的AI解決方案需求日益增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的大型語(yǔ)言模型雖然性能強(qiáng)大,但往往依賴…
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2026/2/23 2:19:02
YOLO26 改進(jìn) - 注意力機(jī)制 | DCAFE雙坐標(biāo)注意力:并行坐標(biāo)注意力 + 雙池化融合
前言
本文介紹了將雙坐標(biāo)注意力特征提取(DCAFE)模塊與YOLO26相結(jié)合的方法。DCAFE模塊采用“并行坐標(biāo)注意力雙池化融合”設(shè)計(jì),通過(guò)平均池化和最大池化并行支路捕獲特征,經(jīng)通道自適應(yīng)調(diào)整生成注意力權(quán)重,增強(qiáng)特征表達(dá)?!?
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2026/2/16 17:42:10
Z-Image-Turbo快速上手:集成LangChain打造圖文生成Agent
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1. 引言
1.1 背景與需求
隨著多模態(tài)AI技術(shù)的快速發(fā)展,文生圖(Text-to-Image)模型在創(chuàng)意設(shè)計(jì)、內(nèi)容生成、廣告制作等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。然而,許多開(kāi)源模型存…
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2026/2/15 23:09:00
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你有沒(méi)有遇到過(guò)這種情況:訓(xùn)練一個(gè)大一點(diǎn)的深度學(xué)習(xí)模型,想用TensorBoard看看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失曲線或者梯度分布,結(jié)果本地打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)卡得像幻燈片?點(diǎn)一下刷新等十秒࿰…
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1. 引言:為何我們需要“可解釋”的圖像風(fēng)格遷移?
在當(dāng)前人工智能廣泛應(yīng)用的背景下,圖像風(fēng)格遷移技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室走向大眾應(yīng)用。然而,大多數(shù)方案依賴深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…
建站知識(shí)
2026/2/7 21:04:26

