Fun-ASR-Nano-2512是一款可在普通电脑运行的轻量级语音识别模型，体积小于1GB，支持中文等多种语言，具备热词增强、文本规整和VAD语音检测功能，搭配WebUI界面实现零代码部署，适合个人开发者和企业本地化使用，兼顾效率与隐私安全。

PyTorch-CUDA-v2.7镜像正式推出，预集成PyTorch 2.7、CUDA 12.1与cuDNN 8.9，全面支持从RTX 40系列到H100的主流NVIDIA GPU。通过容器化封装，解决环境依赖与版本冲突难题，实现开箱即用的开发体验。涵盖消费级显卡、笔记本GPU及数据中心加速卡，助力个人开发者与团队高效开展模型训练与推理。

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Meta-Llama-3-8B-Instruct镜像，构建本地化轻量代码助手。依托该平台的高效算力支持，用户可快速实现代码生成、错误诊断与注释补全等任务，显著提升开发效率，适用于个人开发者及中小团队的安全可控AI编程实践。

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Fun-ASR钉钉联合通义推出的语音识别大模型语音识别系统 构建by科哥镜像，实现本地化、低门槛的专业级语音转文字功能。用户可在搭载RTX 3050等消费级GPU的笔记本上，3分钟内完成部署，典型应用于会议纪要整理、客户语音批量转写等场景，全程离线、数据不出本地。

Fun-ASR引入Token计量模式，支持本地化语音识别，按实际使用量计费，兼顾隐私安全与成本控制。具备批量处理、伪流式识别、热词增强等功能，适配多种硬件环境，操作简洁，适用于个人开发者与企业用户。

在多模态目标检测中，YOLOFuse因双流结构显著增加显存消耗。通过nvidia-smi实时监控GPU使用情况，结合动态刷新与脚本化采集，可有效预防CUDA内存溢出。选择中期融合策略、合理调整batch size和输入尺寸，配合数据对齐与路径配置，确保训练稳定高效。

本文介绍在ComfyUI中进行节点级性能分析的主流工具，包括插件式监控comfyui-node-profiler和外部采样工具Py-Spy。通过精准捕获各节点执行时间与显存消耗，帮助用户定位性能瓶颈，优化复杂AI图像生成工作流的效率。

小智音箱通过MFCC特征提取、CNN-LSTM混合模型及DTW与注意力机制，实现儿童语音的声母韵母级识别与发音纠正，并在嵌入式端完成轻量化部署与实时反馈。

本文从嵌入式系统角度分析智能设备中男女声选择的背后逻辑，涵盖TTS引擎、DAC硬件、功耗约束与场景适配等技术因素，揭示用户体验如何受软硬件协同设计影响，并探讨去性别化语音的未来方向。

介绍如何基于vLLM Ascend框架部署Qwen3 Embedding系列模型，涵盖容器环境配置、在线服务搭建与离线批量推理实现，支持多规模参数模型在语义检索等场景的高效应用。