MinerU 2.5教程：PDF参考文献自动提取的实现 1. 引言 1.1 学习目标 本文旨在帮助开发者和研究人员快速掌握如何使用 MinerU 2.5-1.2B 模型，从复杂排版的 PDF 文档中高效、精准地提取参考文献及其他结构化内容，并将其转换为可编辑的 Markdow…

💡实话实说：有自己的项目库存，不需要找别人拿货再加价，所以能给到超低价格。摘要 随着互联网技术的快速发展和电子商务的普及，汽车销售行业正逐步向线上转型，传统的线下销售模式已无法满足消费者对便捷性和…

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B部署对比：本地vs云端成本省80% 你是不是也正面临这样的问题：团队想上AI大模型，但IT主管一算账就摇头？买服务器动辄几十万，结果发现团队实际使用率还不到30%，资源白白浪费。这…

Qwen All-in-One未来展望：多任务模型发展趋势 1. 章节引言：单模型多任务智能的兴起背景 随着大语言模型（LLM）在自然语言理解与生成能力上的持续突破，AI系统正从“专用模型堆叠”向“通用模型统一调度”演进。传统NLP…

Glyph模型优势分析：对比传统Token扩展的五大突破 1. 引言：视觉推理时代的上下文挑战 随着大语言模型在各类自然语言处理任务中展现出强大能力，长上下文建模成为提升模型表现的关键方向。然而，传统的基于Token的上下文扩展方式正…

Emotion2Vec适合哪些场景？智能客服/教学/心理分析 1. 技术背景与核心价值 在人机交互日益频繁的今天，情感识别技术正成为提升服务智能化水平的关键能力。传统的语音识别系统仅关注“说了什么”，而Emotion2Vec Large语音情感识别系统则进一步…

从0开始学文本嵌入：Qwen3-Embedding-4B新手入门教程 1. 学习目标与背景介绍 文本嵌入（Text Embedding）是现代自然语言处理中的核心技术之一，它将离散的文本信息转化为连续的向量表示，使得语义相似的内容在向量空间中…

通义千问2.5-7B代码生成实战：HumanEval 85能力验证步骤 1. 引言：为何选择 Qwen2.5-7B-Instruct 进行代码生成实践？ 随着大模型在软件开发辅助领域的深入应用，开发者对轻量级、高效率、可本地部署的代码生成模型需求日益增长。通…