轻量高效 yet 高质｜HY-MT1.5-1.8B模型在实时场景的应用 随着全球化进程的加速，多语言实时交互需求在智能设备、在线客服、跨境会议等场景中日益凸显。然而，传统大模型翻译服务往往受限于高延迟与高资源消耗，难以满足边缘侧低功耗…

术语干预上下文翻译｜HY-MT1.5大模型高级功能实战 在多语言交流日益频繁的今天，机器翻译已从“能用”迈向“精准可控”的新阶段。腾讯开源的混元翻译大模型 HY-MT1.5 系列，凭借其对术语一致性、上下文连贯性和格式保留能力的深度优化&#xf…

文章目录 Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and LangGraph Introduction: The Dawn of Agentic Workflows The Evolution from Simple APIs to Intelligent Agents What is an "Agentic AI Syst…

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&#…