Ollama部署GLM-4.7-Flash教程：3步搭建最強30B輕量模型 1. 認(rèn)識GLM-4.7-Flash：30B級別的性能王者 GLM-4.7-Flash是當(dāng)前30B參數(shù)級別中最強大的輕量級模型，采用創(chuàng)新的30B-A3B MoE（混合專家）架構(gòu)。這個模型最大的特點是在?！?

ChatGLM3-6B-128K行業(yè)落地：法律文書智能處理場景解析 1. 法律文書處理的痛點與機遇 法律行業(yè)每天產(chǎn)生大量的文書材料，從合同協(xié)議到案件卷宗，從法律意見書到判決文書，這些文檔往往篇幅冗長、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。傳統(tǒng)的文書處理方式面臨幾個…

Dify平臺集成春聯(lián)生成模型中文版打造智能創(chuàng)作應(yīng)用 1. 場景痛點：傳統(tǒng)春聯(lián)創(chuàng)作的困境 春節(jié)貼春聯(lián)是中國人延續(xù)千年的傳統(tǒng)習(xí)俗，但現(xiàn)代人卻面臨著創(chuàng)作困境。很多人想寫一副有特色的春聯(lián)，卻苦于缺乏文學(xué)功底；想請人代寫，又…

對于a[i+1]=a[i]+1的問題，通常做法都是b[i]=a[i]-i，這樣問題就變成了找連續(xù)的相等數(shù)組。最小的操作數(shù)一定是把它變成該數(shù)組的中位數(shù)。經(jīng)典問題了。找中位數(shù)可以用樹狀數(shù)組實現(xiàn)，在樹狀數(shù)組上二分即可。計算操作數(shù)可以…

StructBERT情感分類模型：中性評論處理技巧分享 1. 情感分析中的中性評論挑戰(zhàn) 在實際的情感分析應(yīng)用中，中性評論往往是最難處理的一類文本。與明顯的積極或消極評論不同，中性評論通常表現(xiàn)為客觀陳述、事實描述或情感模糊的表達(dá)，這…

低代碼神器AutoGen Studio：Qwen3-4B應(yīng)用開發(fā)實錄 1. 引言：低代碼AI應(yīng)用開發(fā)新選擇 在AI技術(shù)快速發(fā)展的今天，如何讓開發(fā)者更輕松地構(gòu)建智能應(yīng)用成為了一個重要課題。AutoGen Studio作為微軟開源的AI代理開發(fā)平臺，提供了一個直觀的…

手把手教你用nanobot搭建QQ智能客服：基于Qwen3-4B大模型 1. 什么是nanobot？ 如果你正在尋找一個真正能幫你處理實際任務(wù)的AI助手，而不僅僅是一個聊天機器人，那么nanobot絕對值得你關(guān)注。 簡單來說，nanobot是一個超輕…

保姆級教程：用Qwen3-ASR-1.7B快速搭建智能轉(zhuǎn)錄工具 1. 引言：語音轉(zhuǎn)文字的新選擇 你是不是經(jīng)常遇到這樣的場景：會議錄音需要整理成文字，采訪內(nèi)容要逐字轉(zhuǎn)錄，或者只是想快速把語音備忘錄變成可編輯的文本？傳…