如何验证微调成功？Qwen2.5-7B前后对比测试方法 在大语言模型的微调过程中，完成训练只是第一步。真正决定项目成败的关键在于：如何科学、系统地验证微调是否达到了预期目标。本文将围绕 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，结合 ms-swift 微…

语音增强技术落地｜结合FRCRN-16k镜像与ClearerVoice工具包 1. 引言：语音增强的工程化挑战与解决方案 在真实场景中，语音信号常受到背景噪声、混响、设备干扰等因素影响，导致语音识别准确率下降、通话质量变差。传统降噪方法&…

目录📚 一、引言：告别“猜类型”时代，迎接工程化Python🕰️ 二、历史渊源：从动态灵活到静态严谨的演进2.1 动态类型的“自由”与“混乱”2.2 PEP 484：类型注解的诞生🧩 三、核心语法&#xff1a…

MinerU 2.5部署案例：企业年报PDF智能分析系统 1. 引言 1.1 业务背景与挑战 在金融、审计和企业服务领域，每年都会产生海量的企业年报文档。这些报告通常以PDF格式发布，包含复杂的多栏排版、表格数据、图表图像以及数学公式等元素。传统的人…

用Qwen3-1.7B做文本摘要，效果堪比商用模型 1. 引言：轻量级大模型的摘要能力突破 随着大语言模型在自然语言处理任务中的广泛应用，文本摘要作为信息压缩与内容提炼的核心功能，正从传统抽取式方法向生成式范式全面演进。然而&…

新手必学：Open-AutoGLM五步快速上手法 1. 引言：让手机拥有“贾维斯”般的智能助手 随着多模态大模型的发展，AI 正从“对话工具”向“自主执行者”演进。Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的手机端 AI Agent 框架，基于 AutoGLM-Phone …

目录📌 引言：为什么我们需要返回值注解？🧱 一、返回值注解的基础语法1.1 核心语法格式1.2 基础示例：内置类型注解1.3 关键特性：注解不影响运行时🧩 二、进阶用法：复杂类型的返回值注…

BAAI/bge-m3快速验证：30分钟搭建RAG召回评估系统 1. 引言 1.1 业务场景描述 在构建检索增强生成（RAG）系统时，一个核心挑战是如何准确评估检索模块的召回质量。传统基于关键词匹配的方法难以捕捉语义层面的相关性，导…