就在昨天，中国首批L3级自动驾驶车辆正式获得上路许可，标志着我国无人驾驶正式迈入“商业化应用”新纪元。这意味着，在法规允许的路段和条件下，驾驶员可以将车辆完全交由系统操控——而这一切的安全基石，正是车

本文将分享如何通过高质量的数据清洗与精准的超参调优，将轻量级的 Qwen-3-4B-Instruct 模型训练成一个懂逻辑、会推理的智能家居专家。

在机器人操作、数字孪生等工业智能化场景中，精确的3D场景理解是核心技术基础。尤其在工厂环境中，零部件布局密集、尺度差异大、遮挡严重，传统分割方法往难以同时保证实例分割与部件级分割的精度。针对这一难题，

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解剖注意力：从零构建Transformer的终极指南 相信不用我过多介绍，你已经对 Transformer 如雷贯耳，它是当今大语言模型的核心基石，可以说没有Transformer就没有今天的人工智能

地震事件后及时评估结构的完整性对于公共安全和应急响应至关重要。工程师们面临着一个紧迫的难题：如何在最短时间内评估成千上万栋建筑物的损伤情况，确定哪些建筑可以继续使用，哪些需要紧急加固，哪些已经无法挽救

ChatGPT、图像生成器以及其他人工智能（AI）工具，正日益融入校园、职场乃至个人设备的日常。但你是否好奇过，它们到底是怎么运作的？ 这一切的核心，是一个叫做 训练 的过程。在这个过程中，AI模型通

仅用30%的参数规模，就能在陌生环境中实现72.5%的导航成功率，这个新框架正在重新定义视觉-语言导航的智能边界。 近日，深圳大学李坚强教授团队与深圳北理莫斯科大学等机构合作，提出了一个名为UNeMo

现在的AI圈子有个怪象：每天都有新模型号称“拳打GPT，脚踢Claude”，但真到了我们干活的时候，打开的界面依然是那几个熟悉的聊天框。 为什么会这样呢？因为大多数AI还是在那儿“凭空画饼”。你问它公

2025年底，若论及科技领域被提及最多、承载最多未来想象的关键词，“量子计算”必定位列前茅。它不再仅仅是实验室中的深奥概念，而是作为一股切实的变革力量，开始叩击现实问题的大门，特别是在处理那些让经典计

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。

火灾是人类社会面临的重大威胁之一，它不仅危及生命、造成巨大经济损失，还严重影响社会稳定。在火灾初期，火焰往往较小，伴随着烟雾弥漫和物体遮挡，传统检测方法容易出现漏检、响应延迟等问题。如何实现快速、准确

日常生活中充满了我们很少留意的小动作。穿过房间、坐在桌前、向朋友挥手，这些对我们来说轻而易举，但用人工智能来识别却远没有这么简单。对人类来说自然而然的事情，在机器试图理解时就变得复杂得多。 这种能力被

转眼来到2025年12月，自动驾驶出租车已经开上街头，人们也从在网上搜索答案变成了日常与AI聊天。这些变化清楚地表明，人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，并逐渐融入日常生活。 举个例子，计算机视觉

遥感图像目标检测在军事监视、灾害评估、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。然而，实际应用中面临的三大挑战一直制约着技术发展： 模态局限： 光学图像易受光照、天气影响，红外图像缺乏纹理细节 小目标特性：

目标检测是机器人视觉领域的核心技术，它不仅要识别出图像中有什么物体，还要精确地定位它们的位置。随着自动驾驶、智能监控、工业质检等应用的快速发展，对目标检测的精度和鲁棒性提出了越来越高的要求。 传统的目

在移动端音视频领域，单纯的 RTMP 推流已不再是技术天花板。真正的挑战在于：如何在资源受限的 Android 设备上，构建一个既能“对外”进行 RTMP 直播、又能“对内”提供低延迟 RTSP 分发

搭建特定应用场景的数据集，或是训练并持续优化计算机视觉模型的过程中，图像标注始终是支撑项目成功的核心环节。选择一款合适的图像标注工具，其意义远不止于提升工程效率——它能够帮助标注团队从繁琐重复的手动操

Meta 实验室开源的 Segment Anything Model 3（SAM3）被誉为视觉分割领域的“终极形态”，它以“一个模型，搞定一切视觉识别任务”为口号，确实在自然图像的零样本分割能力上达到