FireRedASR-AED是一款高性能开源中文语音识别模型，采用Conformer编码器和Transformer解码器的混合架构。其编码器通过下采样模块和16个Conformer块处理语音特征，结合多头自注意力与相对位置编码；解码器使用标准Transformer结构实现序列转换。该模型在普通话ASR基准测试中达到SOTA水平，同时支持方言和英语识别，兼具计算效率与识别性能优势，适合工业级应用。相

FireRedASR是一个开源工业级自动语音识别模型家族，支持多种语言和方言。其中FireRedASR-AED模型采用注意力编码器-解码器架构，在中文ASR基准测试中达到SOTA水平。项目对原始模型进行了ONNX转换和优化，通过实现完整的Beam Search缓存机制，显著提升了CPU推理速度（提升38.7%），同时保持识别准确率。优化后的模型在AISHELL-1测试集上CER为0.5527%，推

FireRedASR2S是一款先进的工业级一体化语音识别系统，整合了语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、语种识别(LID)和标点预测(Punc)功能。该系统在多项测试中表现优异：ASR模块支持中文(含20+方言)、英语及混语识别，普通话平均错误率2.89%；VAD模块支持100+语言检测，F1分数达97.57%；LID模块准确率97.18%；Punc模块平均F1分数78.90%。提供LLM

本文介绍 vLLM v0.10.2 版本通过 Docker 运行 OpenAI 服务及 GGUF 量化的使用方式，明确该量化不支持多模态模型，且仅节约显存、不提升速度。GGUF 量化需要 llama.cpp 环境，接着将 Hugging Face 模型转为 FP16 格式 GGUF，再量化为 Q4_0 等类型（文中列多种支持的量化类型），最后通过 Docker 启动量化后的模型，同样提供了测试请求

centos7安装docker和docker compose，docker可以使用GPU

KeSpeech数据集覆盖普通话及北京、西南、中原、东北、兰银、江淮、冀鲁、胶辽宫8 种方言。在开源 ASR 模型测试中，中文以字错误率（CER）为指标，FireRedASR 表现最优，总 CER 仅 4.7511，显著优于其他模型；Qwen2-Audio、Paraformer、Dolphin 性能相近，总 WER 在 11-13 区间；Whisper 与 PaddleSpeech 表现较弱，总

本文对比评测了两种语音标点恢复模型FireRedPunc和FunASR-Punc。FireRedPunc基于BERT架构，支持中英文标点预测；FunASR-Punc采用Controllable Time-delay Transformer框架，专攻中文标点预测。文章详细介绍了两种模型的使用方法，并在IWSLT2012-zh和CDCPP测试集上进行了评测。评测指标采用F1分数，包含精确率和召回率的计

本文介绍了使用Docker部署OpenClaw的详细步骤：首先拉取镜像并启动容器，配置网关端口和网络绑定；然后建立浏览器连接，通过SSH隧道访问控制界面；接着完成设备配对授权；最后配置大模型API参数并设置为默认模型。部署过程强调安全性，使用最小权限原则，并提供了完整的命令行操作指南和参数说明。

本文提供了在火山引擎和飞书平台上部署OpenClaw机器人的详细教程。主要内容包括： 在火山引擎创建ECS服务器，选择按量计费或包年包月方式，配置安全防护和登录密码。 开通方舟大模型服务，获取Model ID和API Key等必要配置信息。 在飞书平台创建应用并添加机器人能力，配置所需权限，包括消息读写、卡片操作等基础权限。 教程提供了详细的截图指引，帮助用户快速完成OpenClaw机器人的部署配

本文提供了在火山引擎和飞书平台上部署OpenClaw机器人的详细教程。主要内容包括： 在火山引擎创建ECS服务器，选择按量计费或包年包月方式，配置安全防护和登录密码。 开通方舟大模型服务，获取Model ID和API Key等必要配置信息。 在飞书平台创建应用并添加机器人能力，配置所需权限，包括消息读写、卡片操作等基础权限。 教程提供了详细的截图指引，帮助用户快速完成OpenClaw机器人的部署配