本文分類:news發(fā)布日期:2026/3/1 0:52:25
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1. 選型背景
在當(dāng)前大模型快速迭代的背景下,70億參數(shù)級(jí)別的語言模型已成為開發(fā)者本地部署與輕量化應(yīng)用的主流選擇。這類模型在性能、資源消耗和推理速度之間取得了良好平衡,尤…
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1.1 技術(shù)背景與學(xué)習(xí)目標(biāo)
隨著大語言模型(LLM)在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何在資源受限的環(huán)境下高效部署多任務(wù)AI服務(wù)成為工程實(shí)踐中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方案往往依賴多個(gè)專用模型并…
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1. 引言
1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景描述
在現(xiàn)代數(shù)字化辦公與信息交互中,二維碼已成為連接物理世界與數(shù)字內(nèi)容的重要橋梁。無論是產(chǎn)品包裝、宣傳海報(bào)、電子票務(wù),還是文檔共享、URL跳轉(zhuǎn)࿰…
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1. 引言:單目深度估計(jì)的技術(shù)演進(jìn)與MiDaS的定位
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,從單張二維圖像中恢復(fù)三維空間結(jié)構(gòu)是一項(xiàng)長(zhǎng)期挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴于立體視覺或多視角幾何,而近年來,基于深度…
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