基于FunASR語音識(shí)別鏡像快速搭建高精度中文ASR系統(tǒng) 1. 引言：為什么選擇 FunASR 構(gòu)建中文語音識(shí)別系統(tǒng)？ 在當(dāng)前人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，自動(dòng)語音識(shí)別（Automatic Speech Recognition, ASR）已成為智能客服、會(huì)議記…

用VibeThinker-1.5B做算法題，結(jié)果超出預(yù)期！ 在當(dāng)前大模型普遍追求千億參數(shù)、超大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的背景下，微博開源的 VibeThinker-1.5B-WEBUI 卻以僅15億參數(shù)和極低訓(xùn)練成本（約7,800美元），在數(shù)學(xué)推理與算法編…

Face Fusion模型側(cè)臉識(shí)別問題解決：角度校正預(yù)處理建議 1. 引言 1.1 問題背景 在基于UNet架構(gòu)的人臉融合（Face Fusion）系統(tǒng)中，盡管正臉圖像的融合效果已達(dá)到較高水準(zhǔn)，但在處理側(cè)臉、低頭或抬頭等人臉姿態(tài)偏移的源圖像…

SGLang-v0.5.6環(huán)境部署：Ubuntu下CUDA兼容性避坑指南 1. 引言 隨著大語言模型（LLM）在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用，如何高效、穩(wěn)定地部署模型推理服務(wù)成為工程落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。SGLang-v0.5.6作為新一代結(jié)構(gòu)化生成語言推理框架&#…

YOLO26效果展示：從圖片到視頻的檢測(cè)案例 在智能監(jiān)控、工業(yè)質(zhì)檢和自動(dòng)駕駛等實(shí)時(shí)性要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景中，目標(biāo)檢測(cè)模型的推理速度與精度平衡至關(guān)重要。近年來，YOLO系列持續(xù)演進(jìn)，其最新版本 YOLO26 在保持高幀率的同時(shí)進(jìn)一步提升了…

實(shí)測(cè)Qwen1.5-0.5B-Chat：輕量級(jí)AI對(duì)話效果超預(yù)期 1. 引言：為何需要更小的對(duì)話模型？ 隨著大模型技術(shù)的快速演進(jìn)，行業(yè)正從“參數(shù)規(guī)模至上”轉(zhuǎn)向“效率與實(shí)用性并重”。盡管千億級(jí)模型在復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)出色，但其高昂的部…

家庭服務(wù)器部署Qwen萌寵模型：24小時(shí)可用方案 隨著AI生成內(nèi)容技術(shù)的快速發(fā)展，家庭場(chǎng)景下的個(gè)性化應(yīng)用需求日益增長(zhǎng)。許多家長(zhǎng)希望為孩子提供安全、有趣且富有創(chuàng)造力的數(shù)字體驗(yàn)?；诎⒗锿x千問大模型開發(fā)的 Cute_Animal_For_Kids_Qwen_Image 正是為此而…

Hunyuan MT1.5-1.8B冷門語言支持：藏語新聞翻譯準(zhǔn)確率實(shí)測(cè)報(bào)告 1. 背景與測(cè)試動(dòng)機(jī) 隨著多語言AI模型的快速發(fā)展，主流語言之間的翻譯質(zhì)量已接近人類水平。然而，在低資源、小語種場(chǎng)景下，尤其是涉及民族語言如藏語、維吾爾語、蒙古語…