💡實話實說：CSDN上做畢設(shè)輔導(dǎo)的都是專業(yè)技術(shù)服務(wù)，大家都要生活，這個很正常。我和其他人不同的是，我有自己的項目庫存，不需要找別人拿貨再加價。我就是個在校研究生，兼職賺點飯錢貼補生活費&…

BGE Reranker-v2-m3 GPU加速指南：利用CUDA提升推理速度 1. 引言 如果你正在使用BGE Reranker-v2-m3這個強大的重排序模型，可能會發(fā)現(xiàn)CPU推理速度有時候不太理想。特別是在處理大量文檔需要重排序時，等待時間會變得相當漫長。其實&#xff0…

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SmallThinker-3B-Preview效果驚艷：支持元推理（關(guān)于推理過程的自我分析） 1. 模型介紹與核心能力 SmallThinker-3B-Preview是一個基于Qwen2.5-3b-Instruct模型微調(diào)而來的創(chuàng)新模型，專門針對推理任務(wù)進行了深度優(yōu)化。這個模型最大的…

Neeshck-Z-lmage_LYX_v2實操手冊：多LoRA并行測試——快速篩選最優(yōu)風(fēng)格模型 想用AI畫出特定風(fēng)格的圖片，比如二次元、水墨風(fēng)或者賽博朋克，但每次都要手動切換模型、調(diào)整參數(shù)，是不是覺得特別麻煩？好不容易找到一個不錯的…

MusePublic異常恢復(fù)機制設(shè)計：抗崩潰的持久化生成系統(tǒng) 在實際的AI應(yīng)用部署中，最讓人頭疼的不是模型效果不好，而是系統(tǒng)運行到一半突然崩潰，幾個小時的生成進度全部丟失。MusePublic的異?；謴?fù)機制就是為了解決這個痛點而設(shè)計的。 1.…

DeerFlow與Jina集成：構(gòu)建分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng) 1. 引言 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是很多AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，但傳統(tǒng)的爬蟲系統(tǒng)往往面臨反爬限制、分布式調(diào)度復(fù)雜、數(shù)據(jù)提取困難等問題。今天我們來聊聊如何用DeerFlow和Jina搭建一個智能化的分布式爬蟲系統(tǒng)。 如果你正在為這…

基于nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-large的智能會議紀要生成與關(guān)鍵點關(guān)聯(lián) 開完會，最頭疼的是什么？對我來說，就是整理會議紀要。錄音轉(zhuǎn)文字容易，但要把長達一兩個小時的討論，整理成邏輯清晰、重點突出、…