阿里小云KWS模型跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)指南：一次開(kāi)發(fā)多端部署 1. 引言 語(yǔ)音喚醒技術(shù)正在改變我們與設(shè)備交互的方式，從智能音箱到車(chē)載系統(tǒng)，從手機(jī)助手到智能家居，無(wú)處不在的語(yǔ)音交互背后都離不開(kāi)高效的關(guān)鍵詞檢測(cè)（KWS&#xff09…

# 深入解析 TanStack Query：現(xiàn)代前端數(shù)據(jù)管理利器 在構(gòu)建現(xiàn)代網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用時(shí)，一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是如何高效地管理從服務(wù)器獲取的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)方法往往導(dǎo)致代碼重復(fù)、狀態(tài)管理復(fù)雜和性能問(wèn)題。TanStack Query（原名 React Query）正是為解決這…

檢索優(yōu)化三板斧：查詢(xún)改寫(xiě)、分塊策略、召回率優(yōu)化實(shí)戰(zhàn) 查詢(xún)改寫(xiě)、分塊、召回優(yōu)化，讓 RAG 檢索更準(zhǔn)更全。本節(jié)基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Retrieval Optimization：查詢(xún)改寫(xiě)、分塊策略、向量數(shù)據(jù)庫(kù)選型、召回率優(yōu)化。 一、檢索為何需要優(yōu)化？ Chip Huyen 在《AI…

Qwen2.5-VL視覺(jué)定位模型在智能相冊(cè)中的應(yīng)用 1. 引言：智能相冊(cè)的痛點(diǎn)與解決方案 你有沒(méi)有這樣的經(jīng)歷？手機(jī)里存了幾千張照片，想找"去年在海邊拍的那張有白色遮陽(yáng)傘的照片"，卻要翻遍整個(gè)相冊(cè)。或者想整理寶寶從出生到現(xiàn)在…

FaceRecon-3D在醫(yī)療美容領(lǐng)域的3D人臉重建應(yīng)用 1. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介與核心價(jià)值 FaceRecon-3D是一個(gè)革命性的單圖3D人臉重建系統(tǒng)，專(zhuān)門(mén)為醫(yī)療美容行業(yè)量身定制。這個(gè)系統(tǒng)基于先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，能夠從一張普通的2D人臉照片中快速重建出精確的3D人臉模型&#xff…

BEYOND REALITY Z-Image在建筑可視化中的應(yīng)用：概念設(shè)計(jì)快速呈現(xiàn) 作為一名在AI和設(shè)計(jì)領(lǐng)域摸爬滾打了十來(lái)年的從業(yè)者，我見(jiàn)過(guò)太多設(shè)計(jì)師和建筑師在概念設(shè)計(jì)階段被“表達(dá)”這件事折磨。一張張草圖、一次次渲染，從想法到視覺(jué)呈現(xiàn)，中間…

向量檢索vs關(guān)鍵詞檢索：混合檢索與重排序?qū)崙?zhàn)對(duì)比 向量、關(guān)鍵詞、混合、重排序，如何選對(duì)檢索方案？本節(jié)基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Retrieval Algorithms：向量檢索、關(guān)鍵詞檢索、混合檢索、重排序（Rerank）。 一、兩種檢索范式 《AI工程》將檢索算法分為向量…

“DeepSeek能做廣告嗎？”——這是2026年越來(lái)越多企業(yè)主和營(yíng)銷(xiāo)人反復(fù)追問(wèn)的問(wèn)題。隨著DeepSeek用戶(hù)量激增、問(wèn)答質(zhì)量提升，它已不僅是開(kāi)發(fā)者工具，更成為消費(fèi)者決策、B端采購(gòu)調(diào)研的重要入口。當(dāng)用戶(hù)在DeepSeek中輸入“…