检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）正在改变大型语言模型（LLMs）利用外部知识的方式。问题在于许多开发者误解了 RAG 的实际作用。他们关注存储在向量数据库中的文档，并认为所有的“魔法”始于此、终于…

AI视觉MiDaS应用：智能交通场景深度分析 1. 引言：单目深度估计在智能交通中的价值 随着人工智能与计算机视觉技术的飞速发展，三维空间感知已成为智能交通系统（ITS）中不可或缺的一环。无论是自动驾驶车辆的距离判断、交…

DeepSeek V4在代码生成与处理能力上实现史诗级升级，优于Claude和GPT系列，解决了"死记硬背"和"性能衰减"问题。专注代码而非多模态的战略使其在算力有限情况下实现高效训练。该模型对金融AI Agent建设极为有利，能实现工具…

毕业设计救星：用AI分类器处理问卷数据，云端GPU免安装 引言：告别手动分类的烦恼 每到毕业季，最让大学生头疼的莫过于处理海量问卷数据。手动分类上千份问卷不仅耗时耗力，还容易出错。更糟的是，很多同学的电…

AI单目测距保姆级教程：MiDaS模型部署与使用详解 1. 引言：走进AI的“三维眼睛” 1.1 单目深度估计的技术背景 在计算机视觉领域，如何让机器“看懂”真实世界的三维结构一直是一个核心挑战。传统方法依赖双目立体视觉或多传感器融合&#xf…

万能分类器数据安全：云端方案vs本地部署深度对比 1. 为什么金融公司特别关注数据安全？ 金融行业每天处理大量敏感数据，从客户身份信息到交易记录，这些数据一旦泄露可能造成严重后果。合规部门最担心的两个核心问题是&#xff1a…

AI万能分类器参数详解：如何自定义分类标签 1. 背景与核心价值 在当今信息爆炸的时代，文本数据的自动化处理已成为企业提升效率的关键。无论是客服工单、用户反馈、新闻资讯还是社交媒体内容，都需要快速准确地进行分类打标。传统分类方法依赖…

边缘端实时翻译新选择｜HY-MT1.5-1.8B模型应用实战 随着多语言交互需求在智能设备、跨境服务和边缘计算场景中的快速增长，低延迟、高精度的本地化翻译能力成为关键基础设施。腾讯混元团队开源的 HY-MT1.5-1.8B 模型，作为同系列中轻量级主力成…