深度解析国内人员定位公司及核心技术——广西维构
广西维构科技专注人员定位技术研发，融合蓝牙、UWB、RTK等多源技术，打造高精度室内外定位系统，自研地图与定位引擎，创新应用于工业、交通、医疗等领域，服务千余家企事业单位，助力数字化升级。如果您想进一步了解维构科技定位技术和案例，欢迎搜索维构lbs智能定位~
AI 智能化测试平台：支持手工测试用例自动化执行的企业级解决方案
测吧推出AI智能化测试平台，基于大模型与智能体技术，将自然语言用例自动转化为可执行测试，无需脚本即可完成Web系统自动化测试。支持用例生成、智能执行、自动断言与缺陷提交，显著降低企业测试成本，提升效率与覆盖率，助力测试能力从“个人经验”向“平台化”升级，已服务华为、招行、军工等高复杂度行业客户。
WebGL 数字孪生项目开发
WebGL是实现网页端数字孪生的核心技术，无需插件即可调用GPU进行高性能3D渲染。项目开发多采用Three.js、Cesium等引擎，结合glTF模型、PBR材质与LOD优化，通过实例化渲染、纹理压缩与遮挡剔除保障性能。验收需关注帧率、加载速度、显存占用及数据延迟，确保跨端稳定运行。#webgl开发 #数字孪生
构建AI智能体：七十七、AI古典文学：基于LoRA微调Qwen1.5-0.5B打造唐诗生成器
本文介绍了基于LoRA微调技术实现AI创作唐诗的方法。通过使用Qwen1.5-0.5B-Chat作为基础模型，仅调整0.34%的参数（157万），在CPU上39分钟即可完成训练。文章详细展示了从模型选择、28首原创唐诗数据集构建、LoRA参数配置到训练评估的全过程。实验结果表明，模型能生成符合主题的原创唐诗，但在格律平仄、意境深度等方面仍需优化。这一实践验证了LoRA技术在古典文学创作领域的可行性，为轻量化AI创作提供了有价值的参考。
构建AI智能体：七十六、深入浅出LoRA：低成本高效微调大模型的原理与实践
LoRA（低秩自适应）是一种高效的大模型微调技术，通过冻结原始模型参数并引入低秩矩阵来捕捉任务特定特征，从而显著降低计算和存储成本。相比传统全参数微调，LoRA只需训练极少量参数（通常不到原模型的1%），却能获得相近效果。其核心原理是将权重更新矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，通过调整秩(r)、缩放因子(alpha)等参数控制微调强度。LoRA支持灵活的任务切换，只需更换适配器即可让模型快速适应不同领域，同时避免灾难性遗忘。该技术已在自然语言处理等领域广泛应用，极大降低了微调大模型的门槛。
医疗引导机器人技术架构解析：决定品牌竞争力的核心要素
智慧医院建设推动医疗引导机器人迈向智能化，其核心技术涵盖多传感器融合导航、垂直领域大模型与RAG语义理解、主动视觉交互、跨楼层梯控及HIS系统深度集成。本文从技术架构出发，剖析环境感知、认知决策与系统协同的关键突破，揭示机器人如何成为连接物理空间与数字医疗的核心终端。
dLLM：复用自回归模型权重快速训练扩散语言模型
dLLM是一个开源Python框架，统一了扩散语言模型的训练、微调、推理与评估流程。它支持将任意自回归大模型（如LLaMA、BERT）转化为扩散模型，提供LoRA、4-bit量化等高效训练能力，并兼容Hugging Face生态。通过Masked Diffusion、Edit Flows等方法，实现文本全局优化生成与编辑，在复杂推理、结构化输出等任务中表现优异，推动扩散语言模型迈向实用化。
