1.建筑設(shè)計公司 2.開發(fā)目的：方便快速出圖的AI生圖軟件，自主研發(fā) 3.核心功能：文生圖，圖生圖，局部修改，融圖功能，導(dǎo)入ComfyUI工作流等，目標(biāo)是解決當(dāng)前市面上AI生圖工具內(nèi)容識別不準(zhǔn)、出圖效果不佳、場景功能不匹配、場景一致性等核心技術(shù)問題，開發(fā)滿足設(shè)計需求的一鍵式生圖軟件和小程序。

需要基于LLAMA4+QWEN 等大模型系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗和實施能力，能夠獨立開發(fā)組織大模型系統(tǒng)架構(gòu)，具有基于數(shù)字孿生的經(jīng)驗和項目管理能力；能夠在約定時間內(nèi)內(nèi)完成任務(wù)和項目實施落地。

核心需求要點： 1.工具適用于工作和個人學(xué)習(xí)場景。 2.運用DeepSeek大模型分析問題，輸出報告和解決方案。 3.配備本地數(shù)據(jù)庫，方便添加和刪減內(nèi)容。 4.工具適合新手**操作。 5.本地數(shù)據(jù)具備一定安全性。 期望達(dá)到的目標(biāo)和效果： 打造一款能在工作和學(xué)習(xí)場景中，借助DeepSeek大模型有效分析問題并輸出報告與解決方案的工具，同時本地數(shù)據(jù)庫便于操作，保障數(shù)據(jù)安全，讓新手也能輕松上手。 其他關(guān)鍵信息：無

開發(fā)一個聯(lián)網(wǎng)實時搜索的大模型

視覺Ai大模型

我需要AI大模型私有化部署

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通過在（方格，田格，橫線條）中多維度評估指標(biāo)，客觀、精準(zhǔn)地測評中小學(xué)生漢字書寫規(guī)范性。輔助教師針對性指導(dǎo)，提升學(xué)生書寫能力。算法需覆蓋從基礎(chǔ)筆畫到篇章布局的完整評估鏈條，并支持分學(xué)段動態(tài)調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)，同時保留人工評分通道，支持人工矯正。

在現(xiàn)有已混淆代碼的VR系統(tǒng)基礎(chǔ)上，整合接入豆包或其他大模型api接口，實現(xiàn)以下功能： 1.用語音代替在vr系統(tǒng)的手動點擊動作（如往前走，去二樓，進(jìn)入模型視圖等） 2.基于vr系統(tǒng)和館方的信息問答一些問題 3.基于大模型能力范圍內(nèi)問答一些的問題 4.有語音和文字兩種交互方式 5.最后需編制實現(xiàn)上述操作的使用文檔 6.VR系統(tǒng)鏈接：https://os.toehang.com/syc/2/snd_cxzx/index.html?m=snd_cxzx 7.時間：15天，費用：1000元（驗收無誤后現(xiàn)結(jié)） 8.與第三方模型接口產(chǎn)生的費用由我方承擔(dān)

定制一個AI簡歷分析程序。用戶提交簡歷附件??我的服務(wù)器處理過后?把結(jié)果發(fā)給用戶（這些都用頁面實現(xiàn)了）；需要你做的事：用戶簡歷附件??本地知識庫?常用喂料語 ?deepseek??這些邏輯處理關(guān)系做成程序輸出結(jié)果。

教育大模型數(shù)據(jù)分析合作的需求 我司（甲方）現(xiàn)啟動一項教育大模型數(shù)據(jù)分析項目，旨在全面分析教育大模型的發(fā)展趨勢、應(yīng)用實踐、廠商格局、測評數(shù)據(jù)及教育實踐情況?，F(xiàn)誠邀貴司參與合作，共同完成以下五類數(shù)據(jù)的收集與分析： 一、數(shù)據(jù)需求分類 （一）發(fā)展趨勢數(shù)據(jù) （二）應(yīng)用實踐數(shù)據(jù) （三）廠商全景數(shù)據(jù) （四）測評數(shù)據(jù) （五）教育實踐數(shù)據(jù) 期待與貴司攜手合作，共同推動教育大模型領(lǐng)域的深入研究與發(fā)展。

部署語音合成大模型F5-TTS

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1、需要語音交互機器人、多輪對話 2、使用多模態(tài)圖像，問診，圖像。大模型采用千問，deepseek等。3、第一期準(zhǔn)確度60以上即可。

我需要AI大模型開發(fā)

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通過大量數(shù)據(jù)變化訓(xùn)練找出與結(jié)果相聯(lián)系的規(guī)律

行業(yè)：制造業(yè) 核心功能：大模型智能應(yīng)用市場+ 智能體工具的WEB頁面UI 其他：工業(yè)風(fēng)+科技風(fēng)

我需要其他影視后期處理

我需要AI大模型訓(xùn)練

中醫(yī)問答大模型。滿足人機自然語言交流。問診模塊。給出經(jīng)方推薦，健康建議。符合中醫(yī)問診結(jié)論。2加入多模態(tài)，圖像和語音。這部分給千問和deepseek大模型。得到體檢報告

期末作業(yè)，在飛漿上進(jìn)行學(xué)習(xí)賽，能源異常檢測——AI挑戰(zhàn)賽

生產(chǎn)制造行業(yè)： 1、LLM混合模型，基座模型目前預(yù)選阿里QWQ32B，有更高效的模型也可以考慮。 2、根據(jù)操作員輸入的故障描述，搜索設(shè)備故障知識庫，給出常見故障診斷方案。定期生成故障統(tǒng)計分析報告（包含圖片和表格等費純文字的方案，能以markdown的形式進(jìn)行生成），支持二次提問，方案二次生成。 3、數(shù)據(jù)源包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫表，也包含非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。 4、ETL 搭建，將多源數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換并加載到數(shù)據(jù)庫中，設(shè)計常用提示詞工程，對于數(shù)據(jù)查詢環(huán)境的提問，能生成可執(zhí)行SQL，返回數(shù)據(jù)查詢結(jié)果 5、基于向量數(shù)據(jù)庫，結(jié)合任務(wù)需求完成RAG技術(shù)搭建，實現(xiàn)文本召回，歷史案例召回，歷史運維操作手冊召回等功能，基于運維手冊與相關(guān)經(jīng)驗庫數(shù)據(jù)等文本數(shù)據(jù)，通過Embedding模型轉(zhuǎn)換向量數(shù)據(jù)，完成構(gòu)建查詢索引等工作，建立運維手冊向量數(shù)據(jù)庫。