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本文详解如何在Llama-Factory中加载自定义Tokenizer,解决领域专有词汇分词问题。通过配置文件指定路径、确保嵌入层对齐、避免特殊token不一致,并提供医疗场景实战流程,帮助用户实现高效、稳定的领域模型微调。
在EulerOS aarch64系统上,基于Ascend NPU使用Docker部署vLLM,完成Qwen3-0.6B模型的加载与推理服务,支持通过API进行流式对话请求。
本文深入解析智能音箱波束成形技术,涵盖麦克风阵列设计、自适应算法实现、抗干扰策略及多模态融合演进,系统阐述其在远场语音交互中的工程优化与性能提升路径。
本文介绍如何结合vLLM与FastAPI构建高吞吐、低延迟的AI推理服务。通过PagedAttention和连续批处理技术,显著提升GPU利用率和并发能力,支持超长上下文与OpenAI兼容接口,适用于企业级MaaS平台部署。
本文介绍如何利用Qwen3-VL-30B多模态大模型实现智慧农业大棚中的作物生长状态判断。该模型结合视觉与语言能力,可精准识别早期病害、营养失衡等问题,并以自然语言形式提供农艺建议,支持边缘部署与私有化运行,显著提升农业生产效率与决策智能化水平。
在游戏开发中,对话系统是连接玩家与虚拟世界的重要桥梁。Unity游戏引擎通过其强大的对话管理工具,使得开发者能够创建丰富多变的交互体验。一个优秀的对话系统不仅能够提供剧情背景和角色性格的展现,而且还能增强玩家的游戏沉浸感,对于构建游戏世界的深度和广度具有举足轻重的作用。为了扩展对话系统的功能,开发者可以通过编写自定义对话组件来实现特定的功能需求。创建自定义组件通常涉及以下步骤:设计组件接口首先要明
本文系统介绍了ChatGLM大模型的技术架构、本地化部署流程及在智能客服、教育辅导和企业知识管理等领域的行业应用,涵盖模型加载、量化优化、RAG增强与性能评估等关键技术环节。
Sphinx是一个广泛使用的开源语音识别引擎,它将复杂的声音波形转换为文本形式。Sphinx的应用范围广泛,从个人的语音控制系统到呼叫中心的自动化响应,它都扮演着关键角色。本章节旨在为读者提供Sphinx语音识别引擎的基础知识,包括其功能、应用场景以及如何在项目中应用Sphinx,同时概述后续章节将深入探讨的词库和语言模型的重要性。## 1.1 Sphinx的功能与特点Sphinx语音识别引擎的一
本文深入探讨了强化学习中的核心概念,包括完全可观测环境与部分可观测环境的区别,智能体的三种基本组成部分——策略、价值函数和模型,以及基于价值的与基于策略的智能体类型。通过对环境的不同观测程度,介绍了马尔可夫决策过程(MDP)和部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)。同时,文章分析了策略、价值函数和模型在智能体中的作用,以及有模型与免模型强化学习的区别和应用场景。
利用ATTINY85与离线语音模块构建低成本声控系统,实现语音触发后延时自动关闭的功能。通过中断唤醒和深度休眠技术,达到超低功耗运行,适用于夜灯、风扇控制器等小型智能设备。







