文章系统介绍了大模型参数高效微调(PEFT)的九大主流方法，包括添加派、适配器、软提示等。2021-2023年是PEFT方法的创立时期，LoRA、P-Tuning v2、QLoRA等解决了大模型微调的根本问题。2023年后主要是在基础方法上的小改进。工程应用中，Adapter…

腾讯HY-MT1.5模型监控：翻译质量自动评估系统 随着多语言交流需求的快速增长，高质量、低延迟的机器翻译系统成为智能应用的核心组件。腾讯推出的混元翻译大模型 HY-MT1.5 系列，凭借其在多语言支持、边缘部署能力以及翻译可控性方面的突出表现…

腾讯HY-MT1.5-7B技术解析：上下文翻译实现原理 1. 技术背景与问题提出 随着全球化进程加速，跨语言交流需求激增，传统机器翻译模型在面对复杂语境、混合语言输入和专业术语时表现乏力。尽管大模型在翻译质量上取得显著进步，但多数…

过去一年，个人感觉，使用AI最痛苦的不是没话说，而是“写不出味道”。让模型写“一个精彩开头”，十次有八次长得差不多：热情、空泛、没个性。我后来找到一个笨办法，却异常管用：先给它“结果”&…

一、G1垃圾回收器1、G1 垃圾回收器的核心设计目标是什么？它适用于什么场景？2、G1 的内存布局和传统分代收集器（如 Parallel Scavenge、CMS）有什么区别？3、G1 为什么被称为 “Garbage-First”？这个名字的含义…

HY-MT1.5-1.8B实战：智能硬件多语言交互系统 随着全球化进程加速，智能硬件产品对多语言支持的需求日益增长。传统云端翻译方案虽性能强大，但存在延迟高、隐私泄露风险和离线不可用等问题，难以满足边缘侧实时交互场景的需求。腾讯开…

腾讯开源模型对比：HY-MT1.5与其他翻译模型评测 1. 引言 随着全球化进程的加速，高质量、低延迟的机器翻译需求日益增长。在这一背景下，腾讯推出了其最新的开源翻译模型系列——混元翻译模型 1.5（HY-MT1.5）&#xff0c…

Qwen3-VL-WEBUI论文复现指南：云端环境一致，告别在我机器能跑 1. 为什么需要云端复现环境？ 作为研究生，你一定遇到过这样的困境：论文作者公布的代码在自己的实验室GPU上跑不出相同结果，而对方只说"在…