学生课堂抬头率检测计算 基于YOLOv7与视觉大模型计算机视觉与视觉大模型对板书检测效果对比使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B/Qwen2.5-VL-7B与视觉大模型数据集制作流程与训练评估Qwen2-VL 视觉大模型 快速 Qwen2-VL-7B-Instruct部署学生-教师课堂识别之教师巡视轨迹识别-YOLOv7与Qwen2.5-VL-7B-Instruct实现

抬头率YOLOv7和视觉大模型对比YOLO：42.6%豆包：无法计数通义：6%YOLO：93.9%豆包：22.2%通义：87.5%YOLO：94.4%豆包： 67%通义：70%YOLO：98.6%豆包：30%通义：0%在这里插入图片描述YOLO：58.6%豆包：3.57%通义：3.33%YOLO只能判断明显低头的人数，所以抬头率在学生低头幅度不大的情况下，判断为抬头，所以抬头率偏高。豆包不准确率。

论文介绍了一个名为JailbreakBench的开放型健壮性基准测试工具，专门用于评估和测试大型语言模型（LLMs）对抗“越狱”攻击的能力。越狱攻击是指利用特定的输入提示（prompts），诱使语言模型生成有害、不道德或不受欢迎的内容。

FunASR分角色语音识别模型测试摘要 本文介绍了如何使用FunASR框架中的Paraformer中文通用语音识别模型进行分角色语音识别测试。首先通过ModelScope下载预训练模型，然后使用Python脚本加载模型并测试音频识别效果。测试音频是一段包含对话的教学场景录音，识别结果准确展现了语音内容的时间分段和文本转写效果。模型支持语音活动检测(VAD)、标点恢复(PUNC)和说话人识别(SPK

备注：requirements.txt中删掉torch==2.0.1，因为已经安装好了。Llama-2-7b-chat-hf 模型下载。

本文介绍了使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B视觉大模型的完整流程。内容包括环境安装（AutoDL部署、LLaMA-Factory安装）、模型下载（通过ModelScope获取Qwen2-VL系列模型）、数据集制作（基于特定任务的JSON格式数据构建）以及模型测试方法。文章还提供了相关视频教程和GitHub资源链接，涵盖从数据准备到模型训练的各个环节，为开发者实现多模态大模

本文介绍了使用LLaMA-Factory框架微调Qwen3-4B-Instruct-2507模型的完整流程。内容包括：1) 环境安装与WebUI配置；2) 数据集制作与格式要求；3) 通过ModelScope下载Qwen3模型；4) 使用命令行进行LoRA微调训练，展示了训练参数与GPU使用情况；5) 模型导出方法；6) 最后对微调后的模型进行评估。整个过程在6块GPU上约15分钟完成训练，并提供

今天，通义千问Qwen团队正式开源推出 Qwen3，这是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。最新的Qwen3系列模型具备双模推理能力（深入思考/快速响应）、支持119种语言及方言，并强化了Agent功能与代码执行能力，全面满足复杂问题处理与全球化应用需求。安装transformers。

本文介绍了如何在AutoDL平台上快速部署Qwen2-VL视觉大模型。主要内容包括：1) 选择合适的基础镜像环境；2) 下载项目代码并安装依赖包；3) 通过ModelScope下载Qwen2-VL-7B-Instruct模型；4) 运行模型的推理示例；5) 搭建Web UI界面进行交互展示。文章还提供了本地环境搭建的详细步骤，包括创建conda环境、安装PyTorch等依赖项。整个过程涵盖了从模型

这篇文档本质是“给AI安全敲警钟”：高能力推理AI虽然聪明，但它的“推理能力”本身可能是个安全漏洞——只要设计一套让它“专注解题、忘了安全”的流程，就能让它输出有害内容。作者希望通过曝光这个漏洞，推动AI行业把安全做得更扎实，避免被坏人利用。