相关文章
如何评估NER效果？AI智能实体侦测服务F1值计算教程
如何评估NER效果？AI智能实体侦测服务F1值计算教程
1. 引言：为什么需要科学评估NER系统？
在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取的核心任…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
Qwen3-VL教育应用集锦：课件生成+作业批改，教师福音
Qwen3-VL教育应用集锦：课件生成作业批改，教师福音
1. 引言：AI如何成为教师的得力助手
作为一名中学教师，每天面对繁重的课件制作和作业批改工作，你是否经常感到时间不够用？现在，借助Qwen3-VL这…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
2025，AI安全的关注对象发生了变化
2025，AI 安全的关注对象发生了变化
【模安局导读】回顾这一年，AI 安全的关注重心从年初的大模型安全，演进至年中的智能体安全，并在年底指向隐约浮现的人机关系安全，整体脉络愈发清晰。其间，内容、数据、网…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
[OtterCTF 2018]电子取证（后）
[OtterCTF 2018]Path To Glory
题目描述
How did the malware got to ricks PC? It must be one of rick old illegal habits...
F:\QZBS\volatility_2.6_win64_standalone\volatility_2.6_win64_standalone\volatility_2.6_win64_standalone.exe -f OtterCTF.vmem --profi…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
没N卡怎么跑Qwen3-VL？云端A100镜像，2块钱体验所有功能
没N卡怎么跑Qwen3-VL？云端A100镜像，2块钱体验所有功能
1. 为什么Mac用户需要云端方案？
作为Mac用户（特别是M1/M2芯片），你可能已经发现本地运行Qwen3-VL这类视觉大模型存在几个痛点：
硬件限制…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
主流翻译模型对比：HY-MT1.5、M2M100与NLLB部署效率评测
主流翻译模型对比：HY-MT1.5、M2M100与NLLB部署效率评测 1. 引言：多语言翻译模型的选型挑战
随着全球化业务的加速拓展，高质量、低延迟的多语言翻译能力已成为智能应用的核心需求。当前主流的开源翻译模型中，Facebook 提出的 M2M1…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
开源AI翻译新选择：HY-MT1.5系列模型性能一文详解
开源AI翻译新选择：HY-MT1.5系列模型性能一文详解
随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的机器翻译技术成为跨语言沟通的核心支撑。传统商业翻译API虽已成熟，但在定制化、隐私保护和边缘部署方面存在局限。在此背景下，腾讯…
建站知识
2026/1/10 16:01:11
Qwen3-VL多图分析实战：云端GPU并行处理，效率提升5倍
Qwen3-VL多图分析实战：云端GPU并行处理，效率提升5倍
1. 为什么电商运营需要Qwen3-VL多图分析？
电商运营每天需要处理大量商品主图，传统方式是用人工逐张检查图片质量、分析内容元素、打标签。这种模式存在三个痛点： …
建站知识
2026/1/10 16:01:11
