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FSMN VAD社区贡献指南：如何参与二次开发 1. 为什么FSMN VAD值得你投入时间参与开发？ FSMN VAD是阿里达摩院FunASR项目中开源的语音活动检测（Voice Activity Detection）模型，以轻量、高精度、低延迟著称。它仅1.7MB大…

Llama3-8B对话体验最佳实践：Open-WebUI参数调优部署教程 1. 为什么选Llama3-8B？轻量与能力的黄金平衡点 你是不是也遇到过这些情况：想本地跑个大模型，但显卡只有RTX 3060，装完Llama3-70B直接爆显存；或者试…

告别手动输入！用cv_resnet18_ocr-detection自动识别发票内容 在财务、行政和中小企业日常运营中，发票处理是高频却低效的重复劳动：一张张扫描、截图、再逐字录入系统，平均耗时3-5分钟/张，出错率高，月底扎堆…

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Qwen3-4B部署教程：3步完成GPU算力适配，支持256K长文本处理 1. 这个模型到底能做什么？ 你可能已经听说过Qwen系列，但Qwen3-4B-Instruct-2507不是简单升级——它是一次面向真实工作流的深度打磨。这不是一个“参数堆出来”的模型&…

Llama3与Qwen-Image多模态对比：文本生成vs图像生成实战评测 在AI应用落地过程中，一个常被忽略的关键事实是：文本模型和图像模型根本不是同一类工具——就像锤子和画笔，各自擅长的领域截然不同。但很多人仍习惯把Llama3和Qwen-Ima…

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