Qwen3-VL:30B部署全流程：從星圖注冊(cè)→鏡像搜索→實(shí)例啟動(dòng)→Clawdbot配置→飛書(shū)測(cè)試 1. 星圖平臺(tái)快速搭建 Clawdbot：私有化本地 Qwen3-VL:30B 并接入飛書(shū)（上篇） 你是不是也想過(guò)，不用租服務(wù)器、不配環(huán)境、不調(diào)參數(shù)&…

GTE模型在算法競(jìng)賽中的應(yīng)用：智能解題輔助系統(tǒng) 1. 算法競(jìng)賽選手的真實(shí)困境 最近和幾位正在準(zhǔn)備ACM/ICPC和藍(lán)橋杯的同學(xué)聊了聊，發(fā)現(xiàn)一個(gè)很普遍的現(xiàn)象：他們花在刷題上的時(shí)間越來(lái)越多，但進(jìn)步速度卻在放緩。一位大三的算法社骨干告訴…

Jimeng AI Studio中的運(yùn)維實(shí)踐：模型服務(wù)監(jiān)控與維護(hù) 1. 這不是傳統(tǒng)服務(wù)器運(yùn)維，而是AI服務(wù)的“健康管家” 剛接觸Jimeng AI Studio時(shí)，我下意識(shí)地打開(kāi)了熟悉的Prometheus面板，準(zhǔn)備照搬過(guò)去十年里部署數(shù)據(jù)庫(kù)、微服務(wù)那套監(jiān)控邏輯——…

RexUniNLU多場(chǎng)景落地：司法裁判文書(shū)要素抽取、教育試題知識(shí)點(diǎn)識(shí)別 1. 引言：當(dāng)AI能“讀懂”你的業(yè)務(wù) 想象一下，你是一位法律工作者，每天要面對(duì)堆積如山的裁判文書(shū)，需要從中快速提取案件的關(guān)鍵要素：當(dāng)事人、…

《一個(gè)碼農(nóng)的奇幻外包漂流記》 需求分析會(huì)：當(dāng)甲方爸爸說(shuō)出"簡(jiǎn)單"二字時(shí)… 各位老鐵們好！我是遼寧沈陽(yáng)一名"資深"前端碼農(nóng)（資深頭發(fā)少）。剛接到個(gè)外包需求，看完后我直接表演了個(gè)東北式懵逼&#…

如何批量處理圖片問(wèn)答？Qwen模型自動(dòng)化部署案例 1. 為什么需要批量圖片問(wèn)答能力？ 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：手頭有上百?gòu)埳唐方貓D，需要逐個(gè)識(shí)別圖中文字并歸類；或是幾十份掃描版合同，得確認(rèn)每張圖里是否包…

Qwen-Image-2512效果驚艷：同一提示詞多次生成結(jié)果多樣性控制實(shí)測(cè)報(bào)告 1. 開(kāi)場(chǎng)：不是“隨機(jī)”，而是“可控的豐富” 你有沒(méi)有試過(guò)，對(duì)著同一個(gè)提示詞連點(diǎn)五次生成按鈕，結(jié)果出來(lái)的圖——要么一模一樣像復(fù)制粘貼&#xff0…

通義千問(wèn)3-Reranker-0.6B性能優(yōu)化：利用CUDA加速推理 1. 為什么需要CUDA加速你的重排序模型 你可能已經(jīng)試過(guò)Qwen3-Reranker-0.6B，也看到了它在文本相關(guān)性判斷上的出色表現(xiàn)——中文得分77.45，多語(yǔ)言任務(wù)中穩(wěn)居開(kāi)源模型前列。但當(dāng)你真正把它用…