从零开始学MinerU：智能文档理解模型部署与调用代码实例 1. 引言 随着企业数字化进程的加速，非结构化文档（如PDF、扫描件、PPT）中的信息提取需求日益增长。传统的OCR工具虽能识别文字，但在语义理解、图表解析和上下文…

UI-TARS-desktop部署指南：Qwen3-4B-Instruct模型更新方法 1. UI-TARS-desktop简介 Agent TARS 是一个开源的 Multimodal AI Agent，旨在通过丰富的多模态能力（如 GUI Agent、Vision）与各种现实世界工具无缝集成，探索一…

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B性能揭秘：1.5B参数如何达到7B级推理能力 1. 技术背景与核心价值 近年来，大模型的参数规模持续攀升，从百亿到千亿级别不断突破。然而，在实际落地场景中，高算力需求、高部署成本和低响应…

5个最火视觉模型推荐：SAM 3开箱即用，10块钱全试遍 你是不是也遇到过这种情况？导师突然布置任务：“下周交一份关于最新图像分割技术的调研报告。”你打开GitHub，输入“image segmentation”，结果跳出上百个…

通达信〖量化突破因子〗副图指标源码分享 CJM1:(CLOSE-LLV(LOW,120))/(HHV(HIGH,120)-LLV(LOW,120))*10; CJM2:SMA(CJM1,5,1); CJM3:CJM2>MA(CJM2,8); CJM4:(CLOSE-LLV(LOW,13))/(HHV(HIGH,13)-LLV(LOW,13))*10; CJM5:SMA(CJM4,3,2); CJM6:SMA(CJM5,10,6); CJM7:MA(CJM6,3);…

Qwen2.5-7B代码实例：实现流式输出的最佳实践 1. 引言 1.1 业务场景描述 在构建基于大语言模型的交互式应用时，用户体验至关重要。传统的文本生成方式需要等待模型完成全部推理后才返回结果，导致用户感知延迟高、响应不连贯。特别是在处理长…

如何高效做中文情感分析？试试这款轻量级CPU友好型StructBERT镜像 1. 引言：中文情感分析的现实挑战与新解法 在当前互联网内容爆炸式增长的背景下，用户评论、社交媒体发言、客服对话等文本数据中蕴含着大量情绪信息。对这些信息进行自动化的…

惊艳！Qwen3-Embedding-4B在中文语义理解中的实际案例 1. 引言：从榜单第一到真实场景的挑战 2025年6月，通义千问团队发布了全新的 Qwen3-Embedding 系列模型，在MTEB多语言排行榜中一举登顶，以70.58的综合得分位列第一…