GLM-4v-9b落地案例：銀行開戶證件真?zhèn)巫R(shí)別預(yù)處理模塊 1. 為什么銀行需要這個(gè)“眼睛”？ 你有沒有想過，當(dāng)客戶在手機(jī)上上傳身份證、銀行卡、戶口本這些材料時(shí)，后臺(tái)系統(tǒng)是怎么快速判斷這張圖是不是清晰、完整、沒反光、沒遮擋的&…

GLM-4-9B-Chat-1M長(zhǎng)文本處理：vLLM部署全解析 1. 為什么需要1M上下文？從“大海撈針”說起 你有沒有試過把一份200頁(yè)的PDF丟給大模型，讓它找出第87頁(yè)第三段里那個(gè)被提到兩次、但沒加粗也沒標(biāo)紅的專有名詞？傳統(tǒng)128K上下文模型面對(duì)這…

Janus-Pro-7B一文詳解：解耦視覺編碼器如何提升圖文任務(wù)泛化性 1. 什么是Janus-Pro-7B：統(tǒng)一理解與生成的新思路 你有沒有試過讓一個(gè)AI模型既要看懂一張產(chǎn)品圖，又能根據(jù)這張圖寫出專業(yè)文案？或者讓它先分析醫(yī)學(xué)影像，再生…

阿里Qwen3-ASR語音識(shí)別：20語言支持一鍵體驗(yàn) 【免費(fèi)下載鏈接】Qwen3-ASR-0.6B 項(xiàng)目地址: https://ai.csdn.net/mirror/Qwen/Qwen3-ASR-0.6B?utm_sourcemirror_blog_top 你是否遇到過這些場(chǎng)景： 會(huì)議錄音堆滿手機(jī)卻沒時(shí)間整理？ 跨國(guó)客戶電話內(nèi)…

Qwen3-ASR-0.6B性能測(cè)評(píng)：輕量級(jí)模型的強(qiáng)大識(shí)別能力 【免費(fèi)體驗(yàn)鏈接】Qwen3-ASR-0.6B 阿里云通義千問團(tuán)隊(duì)開源語音識(shí)別模型，0.6B參數(shù)實(shí)現(xiàn)多語言方言高精度轉(zhuǎn)寫，開箱即用Web界面，RTX 3060即可流暢運(yùn)行。 1. 為什么需要一款“輕量但…

RetinafaceCurricularFace效果展示：高清正面/側(cè)臉/遮擋場(chǎng)景下相似度對(duì)比集 人臉識(shí)別技術(shù)早已不是實(shí)驗(yàn)室里的概念，而是深入到考勤、門禁、金融核身等日常場(chǎng)景中的實(shí)用工具。但真實(shí)環(huán)境遠(yuǎn)比標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集復(fù)雜得多——有人側(cè)著臉?biāo)㈤l機(jī)，有人戴口罩…

SeqGPT-560M驚艷效果展示：復(fù)雜嵌套文本（帶表格/腳注/引用的PDF OCR結(jié)果） 1. 這不是普通OCR，是“看得懂”的智能信息抽取 你有沒有遇到過這樣的情況：一份PDF合同里夾著三張橫向表格、兩處帶編號(hào)的腳注、四條交叉引用&…

Z-Image-Turbo模型測(cè)試：軟件測(cè)試全流程指南 1. 為什么Z-Image-Turbo需要專門的測(cè)試方法 Z-Image-Turbo不是傳統(tǒng)意義上的軟件系統(tǒng)，而是一個(gè)高度優(yōu)化的圖像生成模型。它在61.5億參數(shù)規(guī)模下實(shí)現(xiàn)了亞秒級(jí)推理速度，中文文字渲染準(zhǔn)確率達(dá)到0.988&am…