08 2026 档案
摘要:
准备环境 dsh 从源码运行,见 dsh 说明。或见之前分享的 DeepSeek Harness 开始。 开发插件 依照 dsh 文档,动手做一遍: 第一个插件: https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/develop/basic/ 第
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准备环境 dsh 从源码运行,见 dsh 说明。或见之前分享的 DeepSeek Harness 开始。 开发插件 依照 dsh 文档,动手做一遍: 第一个插件: https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/develop/basic/ 第
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摘要:
Qwen3.8-27B 是 Qwen 开源的多模态稠密(Dense)模型,于 2026-08-14 发布。 Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen 开源的多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 预览,于 2026-08-26 发布。 原想看一下能不能部署 Flash,但没有个小集群是跑不
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Qwen3.8-27B 是 Qwen 开源的多模态稠密(Dense)模型,于 2026-08-14 发布。 Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen 开源的多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 预览,于 2026-08-26 发布。 原想看一下能不能部署 Flash,但没有个小集群是跑不
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摘要:
DeepSeek Harness(dsh)是由 DeepSeek AI 开发的开源 agent harness(智能体框架)。 它采用一切皆插件的架构,并由 Cordis 驱动,其设计参见论文 A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composabili
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DeepSeek Harness(dsh)是由 DeepSeek AI 开发的开源 agent harness(智能体框架)。 它采用一切皆插件的架构,并由 Cordis 驱动,其设计参见论文 A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composabili
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摘要:
PaddleOCR-VL-1.6 (0.9B) 是 SOTA 级文档视觉语言模型 (VLM)。 该模型以 96.3% 精度刷新 OmniDocBench v1.6,文本、公式、表格识别全面领先,并在古籍、生僻字、印章、图表等多场景能力显著增强,支持以 Markdown 和 JSON 格式输出结构化结
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PaddleOCR-VL-1.6 (0.9B) 是 SOTA 级文档视觉语言模型 (VLM)。 该模型以 96.3% 精度刷新 OmniDocBench v1.6,文本、公式、表格识别全面领先,并在古籍、生僻字、印章、图表等多场景能力显著增强,支持以 Markdown 和 JSON 格式输出结构化结
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浙公网安备 33010602011771号