GTE-Pro驚艷案例：‘報銷吃飯發(fā)票’跨制度文檔精準定位7天時效條款 1. 為什么“怎么報銷吃飯的發(fā)票”能秒找對那條7天條款？ 你有沒有遇到過這樣的場景： 財務同事急著提交差旅報銷，翻遍《費用管理制度》《發(fā)票管理辦法》《員工手冊…

Ollama平臺Phi-3-mini教程：5分鐘搞定AI文本生成環(huán)境 你是否試過在本地快速跑起一個真正好用的輕量級大模型？不是動輒幾十GB顯存占用的龐然大物，而是一個能在普通筆記本上流暢運行、響應迅速、指令理解準確的“小而強”選手？今天要…

Qwen3-ASR-1.7B與STM32嵌入式部署：離線語音模塊開發(fā) 1. 家電設(shè)備的語音控制，為什么需要本地化方案 家里那臺老式空調(diào)，每次想調(diào)溫度都得翻箱倒柜找遙控器；智能音箱在廚房里聽不清指令，還得提高嗓門喊；更別…

Pi0大模型效果實測：“以最快速度完成”與“以最省力方式完成”對比 1. 什么是Pi0？一個讓機器人真正“看懂并動手”的新嘗試 你有沒有想過，當一個機器人面對一張桌子、一個紅色方塊和一句“把它拿起來”，它不是靠一堆硬編碼規(guī)則去…

從零開始：SiameseUIE中文信息抽取快速上手 你是否遇到過這樣的問題：手頭有一批中文新聞、電商評論或政務文本，想快速從中抽取出人名、地點、事件要素或產(chǎn)品屬性情感，卻苦于沒有標注數(shù)據(jù)、不會寫正則、調(diào)不通復雜模型？…

Qwen2.5-VL視覺定位模型：工業(yè)質(zhì)檢場景實戰(zhàn) 在制造業(yè)一線，質(zhì)檢員每天要目視檢查成百上千個零部件——螺絲是否擰緊、焊點是否飽滿、表面是否有劃痕、標簽位置是否偏移。這種高度依賴經(jīng)驗、易疲勞、難標準化的工作，正成為產(chǎn)線智能化升級的關(guān)鍵…

Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz虛擬偶像開發(fā)全流程：從音色設(shè)計到直播互動 1. 這不是普通語音合成，是虛擬偶像的“聲魂”誕生現(xiàn)場 你有沒有想過，當一個虛擬偶像在萬人演唱會現(xiàn)場開口說話時，那聲音背后到底發(fā)生了什么？不是簡…

造相 Z-Image 效果實測：低資源消耗下保持高語義一致性｜“貓”始終不生成狗 1. 為什么這次實測特別關(guān)注“貓不變成狗”？ 你有沒有試過用文生圖模型寫“一只橘貓在窗臺曬太陽”，結(jié)果生成了一只柴犬？或者輸入“水墨風格…