MGeo實戰(zhàn)技巧：如何修改推理.py腳本自定義輸入輸出格式 1. 背景與應用場景 在實體對齊任務(wù)中，地址數(shù)據(jù)的標準化和相似度匹配是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。阿里開源的 MGeo 模型專注于中文地址領(lǐng)域的語義理解與相似度計算，能夠高效識別不同表述但指向同一地理…

基于FunASR語音識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)建中文語音識別系統(tǒng)？ 在當前人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，自動語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）已成為智能客服、會議記…

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

Face Fusion模型側(cè)臉識別問題解決：角度校正預處理建議 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到較高水準，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）在實際業(yè)務(wù)場景中的廣泛應用，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案例 在智能監(jiān)控、工業(yè)質(zhì)檢和自動駕駛等實時性要求極高的應用場景中，目標檢測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，其最新版本 YOLO26 在保持高幀率的同時進一步提升了…

實測Qwen1.5-0.5B-Chat：輕量級AI對話效果超預期 1. 引言：為何需要更小的對話模型？ 隨著大模型技術(shù)的快速演進，行業(yè)正從“參數(shù)規(guī)模至上”轉(zhuǎn)向“效率與實用性并重”。盡管千億級模型在復雜任務(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小時可用方案 隨著AI生成內(nèi)容技術(shù)的快速發(fā)展，家庭場景下的個性化應用需求日益增長。許多家長希望為孩子提供安全、有趣且富有創(chuàng)造力的數(shù)字體驗。基于阿里通義千問大模型開發(fā)的 Cute_Animal_For_Kids_Qwen_Image 正是為此而…