MinerU 2.5-1.2B快速體驗：三分鐘完成首次提取任務 你是否曾為一份幾十頁的學術論文PDF發(fā)愁？多欄排版錯亂、公式識別成亂碼、表格被拆得七零八落、圖片位置全跑偏……傳統(tǒng)PDF提取工具一上手就卡在環(huán)境配置、模型下載、CUDA版本沖突上，還沒開始…

Qwen3-Embedding-4B行業(yè)落地：金融文本聚類系統(tǒng)搭建案例 1. 為什么金融場景特別需要Qwen3-Embedding-4B 你有沒有遇到過這樣的情況：一家中型券商每天收到上千份研報、公告、監(jiān)管函、輿情摘要和內(nèi)部會議紀要，內(nèi)容橫跨A股、港股、美股&#xf…

在過去二十年里，SEO從業(yè)者和出海企業(yè)的目光始終鎖定在Google搜索結果頁的十條藍鏈上。我們的邏輯簡單而線性：通過關鍵詞覆蓋和外鏈投票，爭取排名的上升，進而獲得點擊。但隨著用戶獲取信息的路徑分流至ChatGPT等生成式AI工具&#…

BERT填空結果排序邏輯揭秘：概率歸一化算法詳解 1. 什么是BERT智能語義填空服務 你有沒有試過在寫文章時卡在一個詞上，明明知道該填什么，卻一時想不起來？或者看到一句古詩，中間缺了一個字，直覺告訴你答案就…

從零開始部署Qwen兒童圖像AI：ComfyUI界面操作完整指南 你是不是也遇到過這樣的情況——想給孩子準備一張專屬的卡通動物壁紙，或者為幼兒園手工課找些萌趣插圖，又或者只是想陪孩子一起“變出”一只會跳舞的熊貓？以前可能得翻圖庫、…

YOLO11實戰(zhàn)體驗：自定義數(shù)據(jù)集訓練全過程記錄 前言 你是不是也經(jīng)歷過這樣的時刻：手頭有一批新場景的圖像，想快速實現(xiàn)精準的實例分割，卻卡在數(shù)據(jù)準備、環(huán)境配置、參數(shù)調(diào)試這些環(huán)節(jié)上？訓練跑不起來、loss不下降、結果糊…

BERT中文填空準確率低？預訓練優(yōu)化部署實戰(zhàn)揭秘 1. 為什么你的BERT填空總是“猜不準” 你是不是也遇到過這種情況：輸入一句“春風又綠江南岸，明月何時照我[MASK]”，模型卻返回“家”“床”“心”一堆看似合理但明顯不對的答案&am…

BERT填空服務成本太高？按需計費GPU方案省50%費用 1. 為什么你的BERT填空服務總在燒錢？ 你是不是也遇到過這種情況：線上部署了一個BERT中文填空服務，用戶一多，GPU顯存就告急；流量低谷時，整塊A1…