导语在多模态生成与实时交互能力上，豆包大模型（1.5 /1.6）表现突出：其端到端语音对话延迟显著低于文心一言，图像理解精准度提升约5个百分点；相比 GPT-4o，其对话灵活性更强，断句误打率降低15–20%。一、技术维度定义与测量说明• 多模态生成能力：指模型同时处理文本、图像、语音输入并生成相应输出的综合能力。
• 实时交互能力：指在音视频对话中模型响应延迟、断句判断准确性及交互流畅性。
在中文场景幻觉率上，豆包大模型优于DeepSeek-R1、文心一言和通义千问——幻觉率仅4%，准确率达96%，领先DeepSeek-R1的21%和通义千问的29%。测试基于SuperCLUE-Faith基准，2025年5月数据，样本量未公开，硬件环境为标准云服务器（GPU A100等）。这些差异源于豆包大模型的知识增强训练，适用于高可靠性中文任务。一、技术维度定义与测量说明
• 幻觉率：模型生成虚
导读： 本文为CVPR2018论文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的阅读总结。目的是做聚类，方法是DASC=DSC（Deep Subspace Clustering）+GAN（Generative Adversarial Networks）。本文从以下四个方面来对论文做个简要整理： 背景：简要介绍与本文密切相关的基础原理，DSC，GAN。 方法：介
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Cursor 是一款功能强大的 AI 优先代码编辑器，深度集成 AI 模型，提供 AI 对话式代码开发，可增强开发工作流程。
Linux服务篇之五：YUM构建LAMP架构配置Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用，拥有了越来越高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展，开放源代码的LAMP已经与J2EE和.Net商业软件形成三足鼎立之势，并且该软件开发的
本教程介绍如何在Windows环境下本地部署Ollama、Gemma3模型与Open WebUI，结合贝锐花生壳实现远程访问。无需公网IP，保障隐私安全的同时提供便捷交互体验，适用于个人实验或企业内部应用。
近日，谷歌在AI编程领域推出了一款备受瞩目的终端AI编程工具——Gemini CLI。这款免费开源的工具一经发布，便在开发者群体中引发了广泛关注，其强大的功能和免费开源的特性，使其在众多同类产品中脱颖而出，甚至让一些竞争对手如Claude Code相形见绌。安装Gemini CLI提供两种安装方式:临时运行（推荐初次体验）npx https://github.com/google-gem
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错
一、前言前段时间，在管理某个线上项目的测试环境集群时，我想批量检查几台服务器的磁盘占用情况，本想写个 Shell 脚本循环执行df -h，但刚敲完for i in就卡壳了：IP 列表存在哪个文件？远程执行该用ssh还是ansible？参数格式记错又得反复调试，最后花了 快1个小时才写完脚本，执行时还因各类小问题报错三次。 "写命令 5 分钟，Debug 两小时" 的场景，对于管理服务器云资源这种工
1. 什么是编解码，什么是codec？为什么要这样做。答：编解码，就是codec。CODEC =COde （编码） +DECode（解码）。假设显示器的设置是：每秒刷新60次，也就是刷新率为60Hz，1024 * 768的分辨率，那么此时显卡每秒要处理的数据量是 60 * 1024 * 768 个像素点，可想而知，视频文件的大小是很恐怖的。如果不用任何方法压缩，就单纯的存储视频文件，那
为什么突然进度差了这么多？？
重做了一遍莫比乌斯反演1之后，手感不错，于是顺着2做下来。专题里混进来了一个杜教筛题看了半天没有明白。。。等等我就去学，先放着。。。记一下思路吧。 无特别强调时，除法依旧表示向下取整。 GuGuFishtion:$Description:$Today XianYu is too busy with his
1 前言欢迎关注【深度学习-目标追踪专栏】！！！ 该专栏包含了有关SOT和MOT模型/算法论文和代码的解析。分别如下：SOT单目标检测：周威：【SOT】siameseFC论文和代码解析zhuanlan.zhihu.com周威：【SOT】Siamese RPN论文解读和代码解析zhuanlan.zhihu.com周威：【SOT】Siamese RPN++ 论文和代码解析zhuanlan.zhihu.
前言：并行审批是比较常见的流程模式，在工作流模式介绍中，通常是多个分支通过网关(Gateway)来控制实现。默认的分支类型是静态定义好的。本文扩展了并行网关的控制方式，实现了动态多实例的并行分支网关，便于用户业务流程的审批过程实现。 1. 业务过程描述 并行评审需求是在多个部门同时发生，此时会有多个并行分支的实例【员工填表->组
安装过程1.安装相关依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get insta
LoRa是具有发展前景的低功耗广域网通信技术，现在已经被物联网各大领域普遍应用，由此可见LoRa通信模块在物联网行业占据着重要位置。那么，LoRa通信模块有什么特点呢？ LoRa模块的特点低功耗通信距离远。LoRa通信模块的灵敏度高达 -139 dBm ，通信距离大于7000千米，解决了低功耗和远距离不能兼得的难题。易于建设和部署，免牌照频段节点。LoRa模块的价格很亲民，在物联网
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(三)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答优化
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一、MCP概述MCP（Model Context Protocol）是一种标准化的通信协议，专为AI工具与外部系统的集成而设计。它为AI引入了“使用工具”的能力框架，使其不仅能理解自然语言，还能主动调用系统资源、访问数据或执行操作。在旅游信息智能体的开发中，MCP可以帮助智能体调用各种外部数据源和工具，如景点实时客流查询接口、演出和展览信息平台、入境旅游指南数据库等，从而实现实时、全面的旅游信息提
容器实现封闭的环境主要要靠两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为 namespace（命名空间）。在每个 namespace 中的应用看到的，都是不同的 IP 地址、用户空间、进程 ID 等。另一种是用起来是隔离的技术，称为 cgroup（网络资源限制），即明明整台机器有很多的 CPU、内存，但是一个应用只能用其中的一部分。所谓镜像（Image），就是在你焊好集装箱的那一刻，将集装箱的状态保存下