本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 17:52:22
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1. 引言
1.1 業(yè)務(wù)場景描述
在新聞聚合、內(nèi)容推薦和信息檢索系統(tǒng)中,海量文本數(shù)據(jù)的重復(fù)問題嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)與系統(tǒng)效率。尤其在新聞平臺(tái)中,同一事件常被多個(gè)媒體以略微不同的表述方式發(fā)布…
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1. 引言
1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo)
本文旨在為開發(fā)者和研究人員提供一份完整的 SenseVoice Small 模型訓(xùn)練與二次開發(fā)指南。通過本教程,您將掌握:
如何部署并運(yùn)行基于 SenseVoice Small 的 WebUI 界面如…
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1. 引言
1.1 選型背景
在智能安防、用戶畫像、無人零售和個(gè)性化推薦等場景中,人臉屬性分析(Facial Attribute Analysis)已成為一項(xiàng)關(guān)鍵的前置技術(shù)能力。其中,性…
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1. 技術(shù)背景與應(yīng)用場景
在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際項(xiàng)目中,圖片方向的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)任務(wù)的效果。例如,在文檔掃描、OCR識(shí)別、圖像分類等場景中,若輸入圖片存在90、180或2…
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1. 引言
1.1 模型背景與技術(shù)演進(jìn)
隨著大語言模型在推理能力、代碼生成和數(shù)學(xué)解題等復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)不斷提升,如何通過高效訓(xùn)練策略提升小規(guī)模模型的性能成為研究熱點(diǎn)。DeepSeek-R…
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1. 背景與問題提出
在大模型實(shí)際部署過程中,盡管Qwen3-4B-Instruct-2507具備強(qiáng)大的語言理解與生成能力,但在高并發(fā)或長上下文場景下,其原生推理服務(wù)常面臨吞吐量低、響應(yīng)延遲高的問…
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1. 背景與問題分析
隨著大模型在多語言翻譯場景中的廣泛應(yīng)用,用戶對(duì)交互體驗(yàn)的要求也逐步提升。Hunyuan-MT-7B作為騰訊開源的高性能翻譯模型,支持包括日語、法語、西班牙語、葡萄牙…
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1. 引言
1.1 開放詞匯分割的技術(shù)演進(jìn)
近年來,視覺感知模型正從“封閉詞匯”向“開放詞匯”范式遷移。傳統(tǒng)圖像分割方法依賴預(yù)定義類別標(biāo)簽(如 COCO 的 80 類),…
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