Qwen-Ranker Pro在推荐系统精排阶段的优化实践 新闻推荐场景中CTR提升25%的实战经验分享 1. 推荐系统精排的挑战与机遇 推荐系统发展到今天，已经形成了相对成熟的多阶段架构：召回、粗排、精排、重排。其中精排阶段作为决定最终展示结果的关键环节&#…

4090显卡的艺术革命：MusePublic圣光艺苑性能深度测试 1. 当AI绘画遇见文艺复兴——这不是工具，是画室 你有没有试过，在深夜调好一杯咖啡，打开电脑，不是写代码、不是改PPT，而是铺开一张虚拟画布&#xff0…

Jimeng LoRA实用技巧：如何优化显存使用 你是不是也遇到过这样的烦恼？想测试不同训练阶段的Jimeng LoRA模型，看看哪个效果最好，结果每次切换都要重新加载一遍底座模型。看着显存占用蹭蹭往上涨，生成速度却越来越慢&…

Phi-4-mini-reasoningollama效果展示：抽象概念定义、类比推理与隐喻生成 1. 模型核心能力概览 Phi-4-mini-reasoning 是一个专门针对复杂推理任务优化的轻量级开源模型。它基于高质量合成数据训练，特别擅长处理需要深度思考的文本生成任务。 这个模型…

通义千问3-VL-Reranker-8B模型架构解析：双塔与单塔设计的协同优势 1. 引言 多模态检索技术正迎来前所未有的发展机遇，而通义千问团队最新推出的Qwen3-VL-Reranker-8B模型，为这一领域带来了全新的架构设计思路。这个模型不仅仅是简单的参数升…

【题目来源】 洛谷：P5705 【深基2.例7】数字反转 - 洛谷 【题目描述】 输入一个不小于 \(100\) 且小于 \(1000\)，同时包括小数点后一位的一个浮点数，例如 \(123.4\) ，要求把这个数字翻转过来，变成 \(4.321\) 并输…

【题目来源】 洛谷：P5706 【深基2.例8】再分肥宅水 - 洛谷 【题目描述】 现在有 \(t\) 毫升肥宅快乐水，要均分给 \(n\) 名同学。每名同学需要 \(2\) 个杯子。现在想知道每名同学可以获得多少毫升饮料（严格精确到小数…

【题目来源】 洛谷：P5704 【深基2.例6】字母转换 - 洛谷 【题目描述】 输入一个小写字母，输出其对应的大写字母。例如输入 \(q\)[回车] 时，会输出 \(Q\)。 【输入】 无 【输出】 无 【输入样例】 q【输出样例】 Q【…