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BackupPC-4.4.0 使用教程 - 1

本文是 BackupPC 的使用教程摘要,系统梳理了其核心功能与配置逻辑。从 Status 监控页、Host Summary 备份汇总页,到 Edit Config 主配置编辑器,涵盖了客户端查找、邮件通知、主机管理、调度策略、核心服务器参数及传输设置等关键模块。同时,还介绍了 Email summary、任务队列汇总页等实用功能,并提供了官方文档、维基及官网入口。该摘要旨在帮助运维人员快速掌握

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#github
阿里 Qwen-Image-2.0 深度评测:中文 AI 绘画的新标杆

阿里巴巴发布Qwen-Image-2.0图像生成模型,在AIArena评测中取得文生图全球第三、图生图编辑全球第二的优异成绩。该模型具备四大技术突破:复杂文字排版引擎、极致写实主义、统一全能模型和高效推理能力,特别在中文处理和商业应用方面表现突出。实测显示其生成内容能显著提升商业指标,同时在传统文化题材处理上独具优势。尽管在数据精度和精细控制方面仍有改进空间,Qwen-Image-2.0的发布标志

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#人工智能
PLaw Bench 深度解析:法律大模型的 “真实实务考场”,从设计逻辑到场景价值

PLawBench是由千问Qwen团队联合阿里巴巴推出的法律AI实务评测基准,旨在解决当前法律评测与真实场景脱节的问题。该评测体系包含用户理解、案例分析和文书生成三大任务模块,覆盖13类高频法律场景,通过12500条评分细则评估AI模型处理混乱陈述、深度推理和文书生成的能力。评测结果显示,顶尖模型在基础任务中表现良好,但在深度推理和法条适用上仍有不足。PLawBench为开发者提供了优化方向,帮助

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#人工智能
小参数也能 “卷” 赢大模型?阿里 Qwen3-Coder-Next:编程智能体的效率革命

阿里推出轻量级开源编程模型Qwen3-Coder-Next,采用混合注意力+MoE架构,仅激活3B参数却性能出色。该模型通过智能体专属训练流程提升能力,在多项编程基准测试中表现优异,性能接近更大参数模型。其"性能-效率"平衡突出,适合本地部署编程智能体,可应用于Web开发、终端操作等多种场景。目前已在ModelScope和HuggingFace开源,支持研究和商业用途。

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#人工智能
新一代开源 OCR 神器:DeepSeek-OCR-2 深度解析,视觉因果流 + VLLM 推理双 buff 加持

DeepSeek-OCR-2是DeepSeekAI开源的新一代OCR工具,采用创新的"视觉因果流"技术和VLLM推理优化,显著提升了识别精度和处理速度。该工具支持图片和PDF的批量处理,在复杂场景下识别准确率比传统OCR提升15%以上,同时通过并发处理大幅提高长文档识别效率。项目提供清晰的安装指南和丰富的文档支持,适用于企业文档数字化、科研资料处理等多种场景,是兼顾高性能与开源

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#人工智能#开源
新一代开源 OCR 神器:DeepSeek-OCR-2 深度解析,视觉因果流 + VLLM 推理双 buff 加持

DeepSeek-OCR-2是DeepSeekAI开源的新一代OCR工具,采用创新的"视觉因果流"技术和VLLM推理优化,显著提升了识别精度和处理速度。该工具支持图片和PDF的批量处理,在复杂场景下识别准确率比传统OCR提升15%以上,同时通过并发处理大幅提高长文档识别效率。项目提供清晰的安装指南和丰富的文档支持,适用于企业文档数字化、科研资料处理等多种场景,是兼顾高性能与开源

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#人工智能#开源
从 “局部凑活“ 到 “全局最优“:AI 规划能力的技术突破与产业落地实践

AI规划能力:从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展,规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进(规则驱动→强化学习→大模型原生),揭示其四大核心模块:需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例,展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

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#人工智能#大数据
从 “局部凑活“ 到 “全局最优“:AI 规划能力的技术突破与产业落地实践

AI规划能力:从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展,规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进(规则驱动→强化学习→大模型原生),揭示其四大核心模块:需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例,展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

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#人工智能#大数据
从 “局部凑活“ 到 “全局最优“:AI 规划能力的技术突破与产业落地实践

AI规划能力:从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展,规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进(规则驱动→强化学习→大模型原生),揭示其四大核心模块:需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例,展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

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#人工智能#大数据
阿里千问 DeepPlanning:给 AI 规划能力出的 “新考题”,顶尖模型也栽了这些坑?

阿里推出DeepPlanning基准测试AI全局规划能力 阿里千问团队推出DeepPlanning基准,专门测试AI在复杂场景中的全局规划能力。该基准聚焦旅行规划、购物规划等现实场景,要求AI同时满足时间、预算、参数等多重约束,输出全局最优解而非局部凑合方案。 测试结果显示,即使顶尖AI在单步推理正确,却常出现预算计算错误、参数匹配漏项等全局性失误。例如旅行规划中算错4人机票总价,购物规划时忽略优

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#人工智能
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