手把手教你用vllm部署DASD-4B-Thinking模型 1. 引言：为什么选择DASD-4B-Thinking？ 如果你正在寻找一个推理能力强、部署轻便的开源大模型，那么DASD-4B-Thinking绝对值得关注。这个模型只有40亿参数，但在数学、代码生成和科学推理…

破解全球化测试的时空困局 随着企业数字化转型加速，跨时区测试因团队分散、环境差异和同步延迟成为核心痛点。传统协调工具难以应对时差导致的测试断层，而时空调度AI模型通过动态时区映射与智能资源编排，正在重构测试协作范式。本文结合金融…

RTX 4090极速体验：Qwen2.5-VL本地部署全攻略 1. 开箱即用的视觉AI助手 如果你手头有一张RTX 4090显卡，想要体验最先进的多模态AI能力，那么Qwen2.5-VL绝对是你的不二选择。这个基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的视觉交互工具，专门…

一、技术演进趋势与学习逻辑 2026年测试技术生态呈现 “AI代理主导、精准测试下沉” 的双轨演进： AI工具层：无代码测试工具（如Testin XAgent）实现自然语言生成脚本，减少50%编码耗时；ML驱动的预测性测试将缺…

FireRedASR-AED-L步骤详解：如何验证音频是否符合16k 16-bit PCM要求 1. 项目背景与需求 FireRedASR-AED-L是一款基于1.1B参数大模型开发的本地语音识别工具，专为中文、方言及中英混合语音识别场景优化。该工具的核心要求是输入音频必须符合16kHz采样率…

阿里Qwen3-ForcedAligner-0.6B实测：20语言识别效果惊艳展示 1. 为什么这次语音识别体验让人眼前一亮 你有没有遇到过这样的场景：会议录音转文字错漏百出，字幕时间轴对不上画面，粤语或日语片段直接识别成乱码？过去我们总…

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手把手教学：用Qwen3-ASR-1.7B制作播客文字稿 1. 引言：播客转文字的痛点与解决方案 播客创作者经常面临一个共同难题：如何快速准确地将音频内容转换为文字稿？传统方法要么依赖人工听写（耗时耗力）&#xff…