Llama和Mistral进欧盟前,技术文档该写哪四项
欧盟AI法案高风险条款8月2日生效,用Llama、Mistral做简历筛选这类应用,团队必须备好技术文档。核心是四块:系统描述、风险管理、技术细节、测试验证。开源模型的合规责任主要在应用开发者身上。
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欧盟AI法案高风险条款8月2日生效,用Llama、Mistral做简历筛选这类应用,团队必须备好技术文档。核心是四块:系统描述、风险管理、技术细节、测试验证。开源模型的合规责任主要在应用开发者身上。
阅读全文我们在Vision Pro上实测部署了Qwen3-Lite和Llama 4,记录了发热、延迟和功耗数据。发现真正的瓶颈不只是芯片算力,还有散热、交互设计和系统API限制。对开发者来说,先在云端验证想法可能更现实。
阅读全文基于一块900元的RK3588S开发板,我们对Qwen2.5-7B和Llama 3 8B模型进行了全流程部署测试。通过量化选型、算子优化等手段,最终在8GB内存的设备上实现了18.5 tokens/s的对话生成速度,验证
阅读全文我们在一台骁龙7 Gen 3中端机上实测了Qwen3-Lite和Llama 4。结论很明确:对端侧AI来说,1秒内的响应、低于15%的小时耗电、不烫手的温度,比模型跑分重要得多。小模型在续航和发热上优势明显,这才是能否用
阅读全文2026年4月Meta开源的Llama 4 Scout(16B参数)让本地知识库问答触手可及。本文实测在一张12GB显存的二手RTX 3060上,通过Ollama和LlamaIndex,半小时内搭建起一套数据完全不出本地
阅读全文一张12GB显存的二手RTX 3060,能不能微调30亿参数的模型?我们用开源工具Unsloth、Axolotl和LLaMA-Factory,在杭州一个电商团队的客服场景里做了实测。结果发现,成本不到十块钱,耗时约一小时
阅读全文上海一家金融科技公司用GitHub Copilot、CodeLlama和通义灵码重构了8万行Java信贷系统,代码环节省了35%工时。但合规审查、本地模型微调和流程改造等隐性成本,最终让项目预算超了15%。
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阅读全文2026年,开源大模型许可证格局愈发复杂,Llama 3、Qwen2.5、DeepSeek等主流模型均采用差异化的自定义协议,与Apache 2.0等传统开源许可形成混战。本文深度梳理当前主流开源模型的许可证条款,对比分
阅读全文本文深度解析2026年检索增强生成(RAG)技术的范式演进,涵盖长上下文、多模态与精准检索的融合。系统评测LangChain、LlamaIndex等主流开源框架,并为企业级RAG应用部署提供从数据治理、架构设计到合规安全
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