<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[2401_83179994的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; 2401_83179994]]></copyright><item><title><![CDATA[从零开始安装并配置开源AI编程神器OpenCode]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261330</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261330</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 22 Jan 2026 20:42:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于个人开发者而言，选择 OpenCode + 国产开源编程模型 的组合，本质上是用复刻了甚至超越了硅谷顶尖付费产品的AI编程体验。让我们开始安装并使用开源AI编程神器OpenCode吧！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不花钱也可以招一个“清华实习生”帮你干技术活]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261301</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 22 Jan 2026 20:40:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[你看，从下载软件、整理文件夹，到拿到“钥匙”，最后让AI助手一键搞定——这一套下来，是不是发现根本没你想的那么复杂？说白了，你只需要做好前面几步简单的准备，最让人头疼的写代码、配环境、调试程序这些技术活，统统可以丢给你那位“清华实习生”——百度Comate的Zulu智能体。你只需要告诉它目标（把钥匙存进.env文件），它就能吭哧吭哧把剩下的全包了，最后给你一个能直接测试、马上看结果的项目。别光看了，现在就动手试试！让你这位聪明、听话还不用付工资的技术搭档，开始为你干活吧！如果你有更好的文章，欢迎投稿。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不花钱也可以招一个“清华实习生”帮你干技术活]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261248</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157261248</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 22 Jan 2026 20:37:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[你看，从下载软件、整理文件夹，到拿到“钥匙”，最后让AI助手一键搞定——这一套下来，是不是发现根本没你想的那么复杂？说白了，你只需要做好前面几步简单的准备，最让人头疼的写代码、配环境、调试程序这些技术活，统统可以丢给你那位“清华实习生”——百度Comate的Zulu智能体。你只需要告诉它目标（把钥匙存进.env文件），它就能吭哧吭哧把剩下的全包了，最后给你一个能直接测试、马上看结果的项目。别光看了，现在就动手试试！让你这位聪明、听话还不用付工资的技术搭档，开始为你干活吧！如果你有更好的文章，欢迎投稿。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DeepX OCR：以 DeepX NPU 加速 PaddleOCR 推理，在 ARM 与 x86 平台交付可规模化的高性能 OCR 能力]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157260935</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/157260935</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 22 Jan 2026 20:28:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[DeepX OCR是以DeepX NPU 推理加速能力为核心，以PaddleOCR（PP‑OCRv5）模型体系为载体的联合解决方案，面向对 OCR 吞吐量、时延与成本高度敏感的实际生产场景。在该方案中，PaddleOCR 提供成熟、稳定、工程化程度较高的文本检测与识别模型能力，而DeepX NPU 则作为关键算力引擎，对 OCR 推理流程进行深度加速与优化，从系统层面释放模型在 ARM 与 x86 平台上的性能潜力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何使用OpenVINO在Intel显卡上部署PaddleOCR-VL模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614900</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614900</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Mon, 05 Jan 2026 19:47:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文完整演示了如何在Intel A770 显卡上部署并运行 PaddleOCR-VL 文档解析模型，结合 OpenVINO 工具套件实现高效推理。从环境搭建、模型下载到运行 Gradio 演示界面，整个流程清晰明了，用户可快速上手体验 PaddleOCR-VL 在复杂文档元素识别中的强大能力。如果您在部署过程中遇到任何问题或者有其他需求，欢迎随时联系我们获取支持。如果你有更好的文章，欢迎投稿！更多精彩内容请关注“算力魔方®。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从零开始安装Claude Code + GLM 4.7——Windows版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614834</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Mon, 05 Jan 2026 19:43:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[官方 Claude 的网络门槛和高昂费用往往让人望而却步。本教程将教你如何“轻松10倍降低成本”： 在 Windows 上安装官方 Claude Code 工具，并将其大脑替换为国产顶尖的 GLM-4.7。这不仅解决了网络问题，更让你的调用成本直接下降 90%，同时享受全球第一梯队的编程能力。让我们开始吧！👇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[算力魔方2025全年技术精华文章回顾：智驱万物，方寸之间]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614792</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156614792</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Mon, 05 Jan 2026 19:38:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[从开年对AI演进哲学的探讨，到年末一个个在工业、办公、创作场景中落地的解决方案，算力魔方的2026年完成了一个完美的技术闭环。当强大的模型变得易于获取，复杂的部署变得一键可达，技术的巨大潜能正通过算力魔方这样的载体，被交付到每一位开发者、每一个企业手中。未来已至，而你我正参与其中。如果你有更好的文章，欢迎投稿！更多精彩内容请关注“算力魔方®。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通过 PaddleOCR CLI 安装并启动 vLLM]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156144631</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156144631</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Mon, 22 Dec 2025 10:38:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你还没完成基础部署，建议先阅读。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用 Docker 一键部署 PaddleOCR-VL: 新手保姆级教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156059419</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156059419</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 18 Dec 2025 17:07:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[PaddleOCR-VL 是基于轻量级视觉语言模型（VLM）的文档解析解决方案，核心模型为 PaddleOCR-VL-0.9B，支持多语言文本、表格、公式、图表等元素级识别，并能以较低资源消耗达到 行业SOTA水平。本文推荐读者使用 Docker / Docker Compose 来部署PaddleOCR-VL——好处是依赖打包好、命令少、复现稳定，并且便于生产化扩展（端口、GPU 绑定、挂载配置等）。理解 PaddleOCR-VL 的定位与优势，以及为什么 Docker 是最省心、最稳定的部署方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[再也不靠人肉找合同“坑“：我的智能合同风险审查全流程落地实录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156057453</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/156057453</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 18 Dec 2025 17:02:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[实现主流程 run() 及 _parse_document()、_analyze_risks()、_generate_suggestions()、_integrate_results() 等内部步骤；如果每次都从头走 OCR + LLM，不仅浪费算力，用户体验也会很差。调用 ui_workflow_processor.py 中的 process_contract_workflow()；提供 find_text_positions_in_json() 等工具函数，为后续风险高亮提供坐标数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[破解“竖排文本”魔咒：在 RTX 3060 上微调 PaddleOCR-VL 以识别日本漫画]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/155823742</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/155823742</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 11 Dec 2025 17:49:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你曾尝试使用传统的 OCR 工具直接翻译一本未汉化的日本漫画（Manga），你可能会遇到令人抓狂的体验：文字识别乱码、气泡顺序错乱，尤其是那些 竖排（Vertical） 且字体夸张的拟声词，AI 往往视而不见。2，惊人的效果提升：根据我们的实测，在 RTX 3060 上微调后，精确匹配率 (Exact Match) 从基础模型的 9.0% 飙升至 64.4%，字符错误率 (CER) 降低了 80%。3，运行数据处理脚本： 该脚本会自动解析 XML 标注，裁剪出文本区域，生成适合 VL 模型训练的格式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何用OpenVINO™部署PP-StructureV3到Intel GPU上]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/155450038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/155450038</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Tue, 02 Dec 2025 18:09:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[RapidDoc是一个轻量级、专注于文档解析的开源框架，支持OCR、版面分析、公式识别、表格识别和阅读顺序恢复等多种功能。框架基于 Mineru 二次开发，移除 VLM，专注于 Pipeline 产线下的高效文档解析，在 CPU 上也能保持不错的解析速度。本文章所使用的核心模型主要来源于 PaddleOCR 的 PP-StructureV3 系列（OCR、版面分析、公式识别、阅读顺序恢复，以及部分表格识别模型），并已全部转换为 ONNX 格式，支持在 CPU/GPU 上高效推理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用ROCm部署PP-StructureV3到AMD GPU上]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/154793207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/154793207</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Thu, 13 Nov 2025 16:40:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[RapidDoc 是一个专精于文档智能解析的轻量级开源框架，集成了以下核心功能模块：光学字符识别（OCR）文档版面分析数学公式识别表格结构还原阅读顺序恢复该系统基于 MinerU 架构进行二次开发，在保持高精度解析能力的同时，移除了视觉语言模型（VLM）模块，专注于构建高效稳定的端到端文档解析流水线。即使在纯 CPU 环境中，系统仍能保持流畅的推理性能。本项目采用的核心模型均来自 PaddleOCR 的 PP-StructureV3 模型系列，包括：OCR 识别模块版面分析模块。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三步将AI模型转换为 DeepX 格式并完成精度评估]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153827855</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153827855</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Fri, 24 Oct 2025 14:23:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[本项目采用了一种通用、与框架无关的方法的范例：通过比较两种模型输出的一致性，来判断一次模型转换是否成功。我们提供了一个端到端示例，演示如何将 YOLOv5su 模型从 PyTorch (.pt) 转换为 ONNX (.onnx)，再编译为 DeepX 专用的 .dxnn 格式。最后 采用 模型输出结果分析脚本，通过对标准测试图片 (test.jpg) 进行推理，分析 .dxnn 模型与原始 .pt 模型输出的结果是否一致，体现模型在转换过程中是否成功。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PaddleOCR-VL：紧凑型0.9B参数模型在多语言文档解析领域表现卓越]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153827745</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153827745</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Fri, 24 Oct 2025 14:20:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[PaddleOCR-VL作为专为文档解析优化的0.9B参数视觉语言模型，通过动态视觉编码器与轻量语言模型的创新结合，在有限硬件资源下实现了业界领先的解析精度。它的突出之处在于：🌍 涵盖109种语言支持📊 全面覆盖表格、图表、公式等复杂元素🧠 全面覆盖表格、图表、公式等复杂元素⚡ 以更低的计算成本超越更大的模型✅ 输出结构化的 JSON 和 Markdown简而言之：PaddleOCR-VL 将前沿文档智能技术封装为紧凑、高效、多语言且可直接部署的解决方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PP-OCRv5 MCP服务器在海光主板的部署与实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153332363</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153332363</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 17:06:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[借助Cherry Studio 与大模型及 PaddleOCR MCP 的深度融合，用户不仅能高效精准地从各类图像中提取文本内容，还可进一步完成结构化数据提取等复杂任务。结合 Cherry Studio 灵活的配置能力，用户可量身定制专属 AI 助手，显著提升工作效率与生活便捷性。最后，点击“确定”按钮，完成在Cherry Studio中，配置PaddleOCR MCP。首先，打开Cherry Studio在软件的“MCP服务器”管理页面，安装好UV和Bun。若需验证MCP服务器安装是否成功，可输入命令。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spec-Kit+Copilot打造AI规格驱动开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153328797</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153328797</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 15:21:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[在传统的软件开发中，通常先有需求→ 写规格 → 再写代码；规格多数是“指导性文档”，而真正的业务逻辑和边界由程序员“翻译”出来。Spec-Driven Development（规格驱动开发）的理念是，将规格（spec）从“仅供参考”提升为可执行、可驱动的核心工件，直接引导后续设计、计划、任务拆解、实现等流程。spec-kit 是 GitHub 提供的一个工具集 / CLI / 模板库，用来在项目中落地这种流程！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[3种超火电影级PPT开场，跟着学，5分钟搞定高级感！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153328673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/153328673</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 15:20:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[别再费劲琢磨PPT开场了！收下这3份“保姆级”配方，你只需要复制步骤，就能做出让同事眼前一亮的高级感开场。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[走过路过不要错过，12代性能低功耗MIO-3012开发板！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/152045111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/152045111</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Wed, 24 Sep 2025 16:43:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用ROCm™优化并部署YOLOv8模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/152044961</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2401_83179994/article/details/152044961</guid><author>2401_83179994</author><pubDate>Wed, 24 Sep 2025 16:40:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面提供了前沿的性能。YOLOv8 在之前 YOLO 版本的基础上进行了改进，引入了新的特性和优化，使其成为各种应用中各种目标检测任务的理想选择。YOLOv8模型的卓越性能使其在多个领域具有广泛的应用前景，如自动驾驶与智能交通、工业制造与质量检测、安全监控与公共安全等。本文将介绍使用ROCm™在AMD® CPU、独立显卡、集成显卡上优化并部署YOLOv8模型。]]></description><category></category></item></channel></rss>