本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署通义千问3-VL-Reranker-8B镜像，构建智能广告匹配系统。该多模态重排序模型能深度理解图文广告内容与用户意图，通过精排提升广告相关性，典型应用于电商平台信息流广告的精准推送，有效提升点击率与用户体验。

通过Docker一键部署Qwen3-8B大模型，支持32K上下文和中英文双语推理，个人开发者可用消费级显卡快速构建AI产品原型，实现写作助手、法律问答、教育陪练等应用场景。

本文介绍了一个基于StructBERT 模型的中文情感分析实战项目✅ 利用 ModelScope 平台提供的高质量预训练模型，确保分析准确性；✅ 构建轻量级 CPU 友好型服务，适合边缘设备或低成本部署；✅ 提供 WebUI 与 API 双重访问方式，满足不同用户需求；✅ 解决了版本兼容性难题，保障环境稳定可靠。该项目特别适用于中小企业、科研团队或个人开发者在缺乏 GPU 资源的情况下快速搭建情感

ms-swift 是一个面向大模型时代的开源开发框架，提供从模型下载、微调、推理到评测和部署的一站式自动化流程。通过集成LoRA、QLoRA、DeepSpeed、vLLM等核心技术，支持命令行、Web界面和API三种使用方式，显著降低AI开发门槛，让个人开发者也能用消费级显卡高效训练7B级以上模型。

本文介绍了基于星图GPU平台自动化部署Qwen3Guard-Gen-WEB镜像的全流程，助力开发者快速搭建大模型内容安全审核系统。该方案支持多语言风险识别与分级判定，适用于AI应用开发中的敏感内容过滤场景，实现高效、可解释的实时内容管控。

本文介绍如何通过合法、合规的‘bypass paywall clean’技术，获取本应公开的gpt-oss-20b等开源大模型资源。重点探讨本地部署、推理优化与安全实践，推动开放AI生态发展。

本文介绍如何通过WebSocket与VAD技术实现实时语音状态推送，解决传统轮询带来的高延迟问题。系统在检测到语音活动后，可在50ms内将状态推送到前端，实现低延迟、高精度的交互反馈，适用于智能音箱、视频会议等场景。

在信息科技迅猛发展的今天，多智能体系统（MAS）作为一种由多个智能体组成的系统，凭借其高度的自治性、分布性与可扩展性，逐渐成为研究热点。MAS模拟了自然界中智能生物群体行为的协作与竞争，广泛应用于智能交通、机器人团队协作、分布式人工智能等领域。Python是一种广泛应用于多智能体系统（MAS）开发的高级编程语言。其设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或

网络爬虫（Web Crawler），又称网页蜘蛛（Spider）或机器人（Bot），是一种自动化程序，用于系统性地遍历互联网上的网页资源。其核心任务是模拟浏览器行为，向目标服务器发送HTTP请求，获取响应内容，并从中提取结构化数据或发现新的链接继续抓取。爬虫技术广泛应用于搜索引擎索引构建、舆情监控、价格比较、学术研究等领域。根据应用范围和目标的不同，爬虫可分为两大类：通用爬虫（General-pu

是一个整型枚举，包含四个标准常量：枚举值数值含义0不显示任何滚动条1仅显示水平滚动条2仅显示垂直滚动条3同时显示水平和垂直滚动条这些值通常应用于支持ScrollBars属性的控件，例如TextBox（多行模式）、PictureBox和Form。设置方式如下所示：' 示例：在 Form_Load 中设置窗体滚动条Me.ScrollBars = VbScrollBarsBoth ' 启用双向滚动End