本文深入解析量化技术在 3D 渲染和机器学习中的应用，讲解均匀与非均匀量化原理，介绍 Draco 与 MeshOpt 网格压缩库，并扩展到 PyTorch、TensorFlow 等模型量化实践。

信息海洋——为什么你的“研究”效率如此低下？ 想象一下一个世纪前的淘金者。他们最大的挑战是找到那条蕴藏黄金的河流。而今天，身为知识工作者的我们，面临着一个截然不同的困境：我们并非找不到河流，而是深陷一

在大语言模型如ChatGPT、GPT-4重塑自然语言处理范式，多模态模型征服图像、视频之后，人工智能的下一个前沿阵地正悄然浮现——结构化数据。 我们日常接触的金融风控、医疗诊断、商业决策，背后都依赖于

在现代化的草莓育苗工厂中，一排排整齐的穴盘里孕育着成千上万的草莓幼苗。然而，一个长期困扰农户的难题是：如何快速准确地识别出哪些穴孔缺苗、哪些幼苗生长不良？ 传统的解决方式主要依赖人工肉眼识别，效率低下

想象这样一个安防场景：白天，监控摄像头（可见光模式）清晰地捕捉到一个人的影像；到了夜晚，摄像头自动切换到红外模式，画面变成了基于热辐射的黑白图像。对于人类来说，我们很容易判断这是同一个人，但对于AI系

在当今多模态大模型（VLMs）飞速发展的时代，一个令人尴尬的问题依然存在：为什么这些能看懂图像、生成描述的模型，却难以精确地定位图像中的物体？ 答案在于一个根本性矛盾：让一个为语言生成而设计的模型，去

外科医生离手术世界模型还有多远？首次提出SurgVeo基准，揭示AI生成手术视频的惊人差距 近年来，视频生成领域的基石模型展现出作为潜在“世界模型”模拟物理世界的惊人能力。谷歌的Veo等模型已经能够生

计算机视觉是一个分析图像和视频的广阔领域。虽然很多人一听到计算机视觉，首先想到的通常是机器学习模型，但实际上，还有很多其他现有算法，在某些情况下，它们表现得比人工智能还要好！ 在计算机视觉中，特征检测

一篇来自清华大学和北京大学的最新研究，它给热门的Vision Transformer（ViT）带来了一次相当漂亮的“线性提速”。 这篇被NeurIPS 2025录用的论文，标题为 《Linear Di

近年来，人工智能（尤其是计算机视觉）技术快速发展，广泛应用于安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。然而，数据偏见问题一直如影随形，制约着AI系统的公平性与可信度。 你是否曾想过，训练AI的图像数据是否真正

人工智能的前沿不再只是数据中心；它在于工厂车间、零售店、公共基础设施以及我们周围的智能设备。推动这一转变的是视觉语言模型（VLM），这是一个革命性的人工智能，可以解释和推理图像和视频。潜力巨大，但任何

就在前不久DeepSeekOCR开源发布，大家在感叹其体积和速度的时候，LightOnOCR又给我们带来全新的效果，这款全新的视觉语言模型正在重新定义机器阅读和理解商业信息的方式。 LightOnOC

这篇名为《一致性模型》的论文提出了一类新的生成模型，能够一步到位地生成高质量图像，解决了扩散模型的主要瓶颈——采样过程慢、需要多次迭代。它的核心贡献在于证明了：在保持扩散模型强大表达能力和训练稳定性的

“人火了是连毕业论文都要被翻出来的。”这条互联网定律再次应验——宇树科技CEO王兴兴的硕士毕业论文近日被网友们掘地三尺找了出来。 令人惊讶的是，这篇近十年前的论文不仅预示了如今机器人行业的技术路线转变

全景相机能够捕捉360°完整环境信息，在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛应用。然而，这种超广视野也给多目标跟踪（MOT）带来了前所未有的挑战：严重的图像畸变、分辨率不均匀、目标在画面边缘频繁切换导致

多模态AI并非平等处理所有信息，其偏好暗藏玄机 近年来，视觉语言模型（VLMs）在多种任务上展现出了令人印象深刻的能力，它们能够同时理解图像和文本信息，完成复杂的推理任务。然而，当图像和文本信息相互矛

简单，是终极的复杂。——列奥纳多·达·芬奇 在工业质检、医疗诊断、安防监控等领域，异常检测一直扮演着至关重要的角色。然而，这个领域长期以来面临着一个核心痛点：方法碎片化。 想象一下，你的工厂需要检测2

微信AI联合清华发布了CALM，从预测token转变为预测下一个向量。通过将持续多个token压缩为语义向量，使得生成的步骤变为原来的1/k，再性能相当的前提下，训练的计算量降低了44%，推理减少34

视觉语言模型是一类强大的机器学习模型，能够同时处理视觉（图像）和文本信息。随着最近 Qwen 3 VL 模型的发布，我想带大家深入探讨一下，如何利用这些强大的 VLM 来处理文档。 为什么你需要使用