本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/25 13:49:49
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1. 技術(shù)背景與應(yīng)用場(chǎng)景
隨著大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)模型的高效訓(xùn)練成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)范式…
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1. 引言
隨著多模態(tài)大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用,視覺(jué)-語(yǔ)言模型(Vision-Language Model, VLM)的工程化部署能力正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。Qwen3-VL作為通義千問(wèn)系列中功能最強(qiáng)大…
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1. 背景與問(wèn)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(wèn)題提出
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