LiteLLM 简介&实战
在本地部署大模型或构建 RAG 系统时，你可能遇到这些痛点： • 某些工具 只支持 OpenAI API（如 Neo4j GenAI、部分 Spring AI 配置、某些前端库等） • 但你想用 Ollama 或本地模型 • 不同 LLM API 格式各不相同，调用麻烦 • 想做 统一 API、日志、限流、负载均衡、代理管理这就
前沿技术
论文阅读-RGMP: Recurrent Geometric-prior Multimodal Policy for Generalizable Humanoid Robot Manipulation
目录1. 论文概要1.1 题目1.2 作者1.3作者单位及邮箱1.4 摘要2.研究问题2.1研究问题12.2研究问题23.主要贡献3.1提出GSS（Geometric‑priorSkillSelector）3.2提出ARGN（Adaptive Rotation‑basedGaussianNetworkforvisuomotorcontrol）
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Stable Diffusion 3.5 FP8镜像上线：低成本高质量图像生成方案在如今这个“视觉为王”的时代，谁能快速产出高质量图像，谁就掌握了内容创作的主动权。从电商海报到游戏原画，从社交媒体配图到广告创意，文生图（Text-to-Image）模型早已不再是实验室里的玩具，而是实实在
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【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】赋能机器人行业分析与VLA研究
目录
一、TextIn大模型加速器
核心优势
二、行业报告分析与发展建议
2.1 场景描述
2.2 工作流逻辑编排
2.3 大模型提示词
2.4 结果展示
三、ParseX结合Coze API控制本地机器人
3.1 场景描述
3.2 工作流逻辑编排
3.3 大模型提示词
3.4 地图与任务描述
3.5 本地调用
3.6 结果展示
一、TextIn大模型加速
格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）详解
格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）是一种于2015年被提出的时间序列可视化与特征编码技术。其核心思想是将一维时间序列转换为二维图像，并在此过程中保留原始序列的时间依赖关系与数值特征。目前，GAF已在故障诊断、生物电信号分析、射频信号识别等多个领域得到广泛应用。GAF的实质是借助极坐标变换与格拉姆矩阵的结构，将一维序列中的“时间–数值”映射为图像中的像素关联信息。生成
