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MiDaS模型应用实战：自然场景深度估计 1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义 在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备，成本高且部署复杂。近年来&…

AI智能实体侦测服务核心解析｜高精度RaNER模型动态高亮实战应用 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据如新闻、社交媒体内容、企业文档等呈指数级增长。如何从这些杂乱无章的文字中快速提取关键信息，成为提升信息处理效率的核心挑战。命名实体识…

MiDaS模型实战：建筑场景深度估计应用案例 1. 引言：AI 单目深度估计的现实价值 在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备，成本高且部署复杂。近年来&…

如何高效部署大模型翻译？HY-MT1.5 vLLM快速上手指南 随着全球化进程加速，高质量、低延迟的机器翻译已成为企业出海、内容本地化和跨语言协作的核心基础设施。腾讯混元团队推出的 HY-MT1.5 系列翻译大模型，凭借其在多语言支持、上下文理解与格…

无需训练代码，一键部署中文NER服务｜AI智能实体侦测镜像上线 1. 背景与需求：命名实体识别的工程落地挑战 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER&#…

引言 在当今数字化的时代，聊天机器人已经成为了我们生活中常见的工具，无论是在客服服务、智能助手，还是在娱乐互动等场景中都有着广泛的应用。Python 作为一门功能强大且易于学习的编程语言，为我们实现一个简易的聊天机器人提供了…

大语言模型（LLM） 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”（hallucination）问题，以及难以访问私有或领域特定数据——催生了**检索增强生成（RAG）技术的诞生。如今，随着智能体&#xff0…