本文分类:news发布日期:2026/1/13 7:33:39
打赏

相关文章

AutoGLM-Phone-9B优化技巧:利用量化技术减少模型体积

AutoGLM-Phone-9B优化技巧:利用量化技术减少模型体积 1. 背景与挑战:移动端大模型的部署瓶颈 随着多模态大语言模型(MLLM)在视觉理解、语音识别和自然语言生成等任务中的广泛应用,如何将高性能模型部署到资源受限的移…

Qwen3-VL模型解释:可视化Attention,学习更直观

Qwen3-VL模型解释:可视化Attention,学习更直观 引言:为什么需要可视化Attention? 当我们在课堂上讲解大模型的工作原理时,最常被学生问到的问题是:"老师,模型到底是怎么看图片和文字的&a…

EIGEN与AI:如何用AI加速线性代数计算

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 使用快马平台生成一个基于EIGEN库的线性代数计算项目,包含矩阵运算、特征值计算等功能。要求项目支持用户输入矩阵数据,自动计算并展示结果,同时…

对比分析:传统排错与AI辅助解决WPS加载项问题

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 开发一个效率对比演示工具,展示解决MATHPAGE.WLL问题的不同方法。左侧面板展示传统手动解决步骤(10步骤),右侧面板展示AI一键解决方案。包含计时功能统计两…

AutoGLM-Phone-9B代码实例:构建移动端AI应用

AutoGLM-Phone-9B代码实例:构建移动端AI应用 随着移动设备对人工智能能力的需求日益增长,如何在资源受限的终端上实现高效、多模态的推理成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的出现正是为了解决这一问题——它不仅具备强大的跨模态理解能力,还针…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部