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RSS订阅原创 基于accelerate框架的SIDA-13B大模型的并行推理
SIDA: 利用大型多模态模型对社交媒体图像进行深度伪造检测、定位和解释。生成模型在创建高度逼真图像方面的飞速发展带来了误导传播的巨大风险。例如，合成图像在社交媒体上分享时，可能会误导大量受众，削弱人们对数字内容的信任，从而造成严重后果。本文介绍了社交媒体图像检测数据集(Socialme- dia ImageDetection dataSet，SID-Set)，该数据集具有三个主要优势:(1)容量大，包含30万张人工智能生成/篡改和真实图像，并附有全面的注释;
2025-07-09 17:53:25
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1原创 使用PaddleOCR模型训练自定义数据集
以训练集为例：建议将训练图片放入同一个文件夹，并用一个txt文件（train_list.txt）记录图片路径和标签，txt文件里的内容如下:注意： txt文件中默认请将图片路径和图片标签用 \t 分割，如用其他方式分割将造成训练报错。
2025-03-20 11:09:28
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原创 Open WebUI+本地部署QWQ-32B-AWQ版
登录 OpenWebUI → 设置 → 管理员设置 → 外部连接，设置 Ollama Base URL 为实际服务地址，例如：http://<宿主机IP>:8880（8880为本地容器暴露出来的端口，第四步的容器端口）。：OpenWebUI 默认连接本地 Ollama（http://localhost:11434），若模型服务部署在其他地址（如容器 IP 或远程服务器），需手动修改配置。–v /custom/model/path:/root/.ollama/models：本地模型路径：容器模型路径。
2025-03-13 11:46:21
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空空如也
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