AI实体识别服务在智能问答系统中的应用 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的背景与价值 随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为构建智能问答、信息抽取和知…

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…

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…

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…

[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…

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…

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…

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…