BGE-Reranker-v2-m3與DPR協(xié)同部署：雙階段檢索精度優(yōu)化實(shí)戰(zhàn) 1. 引言：提升RAG系統(tǒng)檢索精度的雙引擎方案 在當(dāng)前檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統(tǒng)的構(gòu)建中，“搜不準(zhǔn)”問(wèn)題是影響最終回答質(zhì)量的核…

邊緣羽化黑科技！UNet摳圖更自然的秘訣公開(kāi) 1. 引言：圖像摳圖中的“邊緣困境” 在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、電商商品展示和視覺(jué)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，高質(zhì)量的圖像摳圖是基礎(chǔ)且關(guān)鍵的一環(huán)。傳統(tǒng)方法依賴人工精細(xì)描邊，效率低、成本高；而早期A…

新手必看：如何讓腳本隨系統(tǒng)自動(dòng)運(yùn)行？超詳細(xì)教程 1. 引言 在實(shí)際的開(kāi)發(fā)和運(yùn)維場(chǎng)景中，我們常常需要讓某些關(guān)鍵任務(wù)或服務(wù)在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)運(yùn)行，比如模型推理服務(wù)、數(shù)據(jù)采集腳本、監(jiān)控程序等。對(duì)于剛接觸 Linux 系統(tǒng)管理的新手來(lái)說(shuō)…

全網(wǎng)最全?？粕鶤I論文工具TOP9：畢業(yè)論文寫作必備測(cè)評(píng) 2026年?？粕鶤I論文工具測(cè)評(píng)：為何值得一看？ 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的?？粕_(kāi)始借助AI工具提升論文寫作效率。然而，面對(duì)市場(chǎng)上琳瑯滿目的AI論文生成…

Z-Image-ComfyUI真實(shí)測(cè)評(píng)：三大模型誰(shuí)更值得用 在生成式AI快速演進(jìn)的今天，文生圖技術(shù)已從“能畫出來(lái)”邁向“畫得準(zhǔn)、出得快、改得精”的新階段。然而，大多數(shù)開(kāi)源模型仍面臨響應(yīng)延遲高、中文理解弱、部署復(fù)雜等現(xiàn)實(shí)瓶頸。阿里最新推出的 Z-Im…

Open-AutoGLM深度體驗(yàn)：視覺(jué)理解能力實(shí)測(cè) 1. 引言：從指令到執(zhí)行的智能閉環(huán) 隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，AI 正逐步突破“只能對(duì)話”的局限，向“能看會(huì)動(dòng)”演進(jìn)。Open-AutoGLM 是智譜 AI 開(kāi)源的一款基于視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM&a…

題目:根據(jù)要求:

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B性能瓶頸？GPU利用率提升策略 1. 引言：模型部署中的性能挑戰(zhàn) 在當(dāng)前大模型推理服務(wù)的工程實(shí)踐中，盡管模型能力日益強(qiáng)大，但實(shí)際部署過(guò)程中常面臨GPU利用率低、響應(yīng)延遲高、吞吐量不足等性能瓶頸。本…