本文分类:news发布日期:2026/1/19 1:18:46
相关文章
HY-MT1.5-1.8B模型性能基准:不同硬件平台的对比测试
HY-MT1.5-1.8B模型性能基准:不同硬件平台的对比测试
1. 引言
1.1 背景与技术趋势
随着多语言交流需求的快速增长,神经机器翻译(NMT)正从传统的云端集中式部署向终端侧轻量化运行演进。尤其是在移动设备、边缘计算和低带宽场景中…
建站知识
2026/1/19 1:18:18
2025年多语言检索趋势:Qwen3-Embedding-4B落地实战指南
2025年多语言检索趋势:Qwen3-Embedding-4B落地实战指南
1. 引言:通义千问3-Embedding-4B——面向未来的文本向量化引擎
随着全球信息交互的加速,多语言语义理解与长文本处理能力已成为构建下一代知识库系统的核心需求。在这一背景下&#x…
建站知识
2026/1/19 1:17:57
基于SAM3大模型镜像的开放词汇分割实践|附Gradio交互部署
基于SAM3大模型镜像的开放词汇分割实践|附Gradio交互部署
在计算机视觉领域,图像语义理解正从封闭类别识别迈向开放词汇(Open-Vocabulary)感知的新阶段。传统分割模型受限于预定义类别,难以应对“穿红帽子的小孩”或“…
建站知识
2026/1/19 1:17:55
FFmpeg 下载 HLS 流媒体笔记
基本命令
ffmpeg -i "m3u8地址" -c copy output.mp4参数说明参数
说明-i "URL"
输入源(m3u8 播放列表地址)-c copy
直接复制流,不重新编码(速度快,无损质量)output.mp4
输出文件名工作原理m…
建站知识
2026/1/19 1:17:42
Llama3-8B vs 通义千问2.5-7B-Instruct:英文任务性能全面对比
Llama3-8B vs 通义千问2.5-7B-Instruct:英文任务性能全面对比 1. 模型背景与选型动机
在当前开源大模型快速迭代的背景下,7B–8B 参数量级已成为兼顾推理效率与语言能力的“黄金区间”。Meta 发布的 Llama3-8B 和阿里云推出的 通义千问 Qwen2.5-7B-Inst…
建站知识
2026/1/19 1:17:20
HY-MT1.5-1.8B量化实战:云端GPU快速测试不同精度效果
HY-MT1.5-1.8B量化实战:云端GPU快速测试不同精度效果
你是不是也遇到过这样的问题:手头有个嵌入式设备要部署翻译模型,但本地调试太慢、资源有限,调参像“盲人摸象”?尤其是面对像 HY-MT1.5-1.8B 这种主打“端侧部署”…
建站知识
2026/1/19 1:17:08
基于滑膜控制器的分数阶非线性悬架模型simulink建模与仿真
1.课题概述
基于滑膜控制器的分数阶非线性悬架模型simulink建模与仿真。通过simulink搭建含分数阶的悬架非线性仿真模型。仿真分析轮胎动载荷的幅频特性,电机垂直加速度的幅频特性,悬架动扰度的幅频特性,车身垂直加…
建站知识
2026/1/19 1:16:39
开源AI模型部署新趋势:DeepSeek-R1蒸馏技术实战解析
开源AI模型部署新趋势:DeepSeek-R1蒸馏技术实战解析
1. 引言
1.1 技术背景与行业痛点
随着大语言模型(LLM)在自然语言理解、代码生成和数学推理等任务中的广泛应用,如何在有限算力条件下实现高性能推理成为工程落地的关键挑战。…
建站知识
2026/1/19 1:16:38

