最近在做一個(gè)智能客服項(xiàng)目，從零開(kāi)始搭建，踩了不少坑，也積累了一些心得。今天就來(lái)聊聊如何用深度學(xué)習(xí)，特別是BERT這類(lèi)預(yù)訓(xùn)練模型，來(lái)構(gòu)建一個(gè)真正能用的智能客服系統(tǒng)。整個(gè)過(guò)程從架構(gòu)設(shè)計(jì)到代碼實(shí)現(xiàn)，再到生產(chǎn)…

最近在項(xiàng)目里用 ChatTTS 做語(yǔ)音合成，時(shí)不時(shí)就會(huì)碰到一個(gè)讓人頭疼的報(bào)錯(cuò)：RuntimeError(f"couldnt find appropriate backend to handle uri {uri}")。這個(gè)錯(cuò)誤一出現(xiàn)，整個(gè)語(yǔ)音生成流程就卡住了，尤其是在處理用戶(hù)上傳的音…

在當(dāng)前高校論文寫(xiě)作中，AI生成內(nèi)容（AIGC）的使用已經(jīng)變得越來(lái)越普遍，但隨之而來(lái)的高AIGC率和查重問(wèn)題也讓許多學(xué)生感到頭疼。尤其是專(zhuān)科生群體，在面對(duì)論文查重、降A(chǔ)I率等要求時(shí)，常常需要借助專(zhuān)業(yè)的工具來(lái)優(yōu)化…

論文介紹 TransNeXt 是由 Dai Shi 等人提出的、針對(duì)視覺(jué) Transformer（ViT）的魯棒中央凹視覺(jué)感知模型，其官方實(shí)現(xiàn)基于 PyTorch，相關(guān)論文《TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers》被 CVPR 2024 接收，項(xiàng)目地址為 https://github.com/DaiShiRe…

Qwen2.5-VL-7B-Instruct入門(mén)教程：從安裝到多輪圖文對(duì)話(huà)全流程 1. 快速了解Qwen2.5-VL-7B-Instruct Qwen2.5-VL-7B-Instruct是阿里云推出的一款視覺(jué)-語(yǔ)言多模態(tài)模型，它在Qwen2-VL的基礎(chǔ)上進(jìn)行了全面升級(jí)。這個(gè)模型最大的特點(diǎn)是不僅能看懂圖片&#xff0…

浦語(yǔ)靈筆2.5-7B應(yīng)用案例：無(wú)障礙閱讀輔助系統(tǒng)搭建 1. 引言：視覺(jué)AI如何助力無(wú)障礙閱讀 對(duì)于視障人群和閱讀障礙者來(lái)說(shuō)，獲取圖像中的信息一直是個(gè)巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的文字識(shí)別技術(shù)只能處理清晰印刷體，但對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景圖片、手寫(xiě)文字或圖…

DeerFlow落地實(shí)踐：構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI增強(qiáng)型決策支持系統(tǒng) 1. 認(rèn)識(shí)DeerFlow：您的智能研究助手 DeerFlow是一個(gè)基于LangStack技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的深度研究開(kāi)源項(xiàng)目，它就像您身邊的專(zhuān)業(yè)研究團(tuán)隊(duì)，能夠快速獲取信息、分析數(shù)據(jù)并生成有價(jià)值的見(jiàn)解…

數(shù)據(jù)科學(xué)中的因果推斷：大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方法 關(guān)鍵詞：因果推斷、潛在結(jié)果框架、混雜變量、傾向得分匹配、雙重差分法、工具變量法、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析 摘要：在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，“相關(guān)性不等于因果性”是老生常談的警示。但如何從海量數(shù)據(jù)中…