本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/25 14:39:13
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1. 背景與問題定位
在本地部署輕量級(jí)大模型的實(shí)踐中,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 因其出色的邏輯推理能力與極低的硬件門檻受到廣泛關(guān)注。該模型基于 DeepSeek-R1 的蒸餾技術(shù)壓縮至 1.5B 參數(shù)規(guī)模&…
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1. 技術(shù)背景與問題提出
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,從二維圖像中恢復(fù)三維空間結(jié)構(gòu)一直是核心挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)方法依賴雙目立體視覺或多傳感器融合(如激光雷達(dá)),但這些方案成本高、部署復(fù)…
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1. 快速入門:部署與訪問
1.1 鏡像簡(jiǎn)介
本指南基于由開發(fā)者“科哥”二次開發(fā)的 FunASR 語音識(shí)別鏡像,該鏡像在原始 speech_ngram_lm_zh-cn 模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能增強(qiáng)和 WebUI 封裝&…
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1. 引言:輕量級(jí)大模型的實(shí)踐新范式
隨著邊緣計(jì)算和終端智能的快速發(fā)展,如何在資源受限設(shè)備上部署具備完整功能的大語言模型(LLM),成為AI工程化落地…
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1. 背景與選型動(dòng)機(jī)
隨著AI圖像生成技術(shù)的快速發(fā)展,建筑可視化領(lǐng)域正經(jīng)歷一場(chǎng)效率革命。傳統(tǒng)建筑效果圖依賴專業(yè)設(shè)計(jì)師耗時(shí)建模、打光、渲染,周期長(zhǎng)、成本高。而基于擴(kuò)散模型的AI生…
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1. 引言:圖像摳圖系統(tǒng)的可維護(hù)性挑戰(zhàn)
隨著AI驅(qū)動(dòng)的圖像處理工具在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的廣泛應(yīng)用,系統(tǒng)穩(wěn)定性與用戶行為可追溯性成為關(guān)鍵需求。cv_unet_image-matting作為基于U-Net架…
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1. 背景與技術(shù)價(jià)值
1.1 混元-MT-7B模型的技術(shù)定位
Hunyuan-MT-7B是騰訊開源的大規(guī)模多語言翻譯模型,基于70億參數(shù)量設(shè)計(jì),在同尺寸模型中具備領(lǐng)先的翻譯質(zhì)量。該模型支持38種語言之間…
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