在计算机视觉领域，基于骨架的人体动作识别一直备受关注。相比传统视频流，骨架数据不仅计算高效，还对环境光照、背景干扰有着天然的免疫力。然而，骨架模型也有自己的“心病”：由于缺乏物体信息和精细的体型特征，

车间里的景象总是带着某种永恒的韵律：传送带不知疲倦地滚动，机械臂精准地起落，金属部件泛着冷冽的光泽。就在这井然有序的乐章里，一个视觉检测工位却像是卡了壳的齿轮——那台装着最新AI模型的工控机，机箱风扇

Clawdbot因每次调用都发送完整系统提示、工具定义和全部历史，导致token消耗失控，用户两天花费300美元。优化方案包括启用缓存、压缩网页内容、动态选择工具和成本熔断，可降低成本70-90%。

AI Agent 框架探秘：拆解 OpenHands（4）--- 服务 0x00 概述 0x01 服务 1.1 API 模式 1.2 服务器组件 1.3 服务工作流程描述 1.4 listen_soc

公共资源速递 5 个公共数据集： CCTV Incident 跌倒检测数据集 Patient Segmentation 患者分类数据集 Hand Gestures Labbled 手势汽车游戏数据集

统一视觉表征的“次元壁”被打破了，这项研究让AI既能看懂世界又能创造世界。 近日，字节跳动旗下研究团队发布了一项颠覆性研究，提出了名为 “用于统一视觉表征的超网络”（Hyper-networks fo

当你走过购物中心或繁忙的公共街道时，安装在入口和走道上方的摄像头记录着人们的一举一动。它们每秒都在产生视觉数据，而大多数时候我们甚至毫无察觉。 这股持续不断的数据流，为现代人工智能系统提供着养分——从

就在今年十月，DeepSeek 放出其全新的 DeepSeek-OCR 模型时，业内还在消化它在文档解析上带来的震动。没想到，短短时间，他们又抛出了一篇重磅论文——DeepSeek-OCR 2。而这次

车道线分割作为自动驾驶中的关键任务，一直是计算机视觉领域的热门研究方向。本文将详细介绍基于UNet++架构的多标签车道线分割项目，重点分享新手在开发过程中常见的技术坑及其解决方案，帮助初学者快速上手

最近，法国AI公司LightOn在文档理解领域投下了一枚重磅炸弹——他们推出的LightOnOCR-2-1B模型仅凭10亿参数，就在权威OCR评测基准OlmOCR-Bench上击败了参数量大它9倍的竞

在医学影像的世界里，AI模型大多还停留在“工具”阶段：它们能精准勾画病灶轮廓，却无法告诉你这意味着什么；它们能回答疾病名称，却指不出病灶的具体位置。医生面对的，仍然是碎片化的信息。 一项来自澳门大学的

最近，计算机视觉领域再掀波澜！YOLO 家族最新成员——YOLO26横空出世，以“彻底移除NMS”为核心变革，开启了真正的端到端目标检测新时代。虽然官方论文尚未正式发布，但来自KIIT大学的深度分析报

近年来，3D内容生成领域发展迅猛，但许多令人惊艳的模型演示背后，都隐藏着一个不为人知的秘密：它们大多依赖于“温室数据”。 所谓“温室数据”，指的是那些在理想环境下采集的样本——干净的背景、没有遮挡、完

YOLO26的亮相，与其说是一次升级，不如说是一声宣言：那个拼参数、卷规模的时代，正在悄悄退场。现在轮到“小身材、大智慧、拎包入住”的模型登场了。但有趣的是，擂台另一边也热闹得很——2024到2025

AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知环境、自主规划、调用工具并执行行动，以达成特定目标的智能系统。如果用人来类比，大语言模型（LLM）相当于“大脑”，负责思考与决策；而外部工具则如同“手脚

前置知识 由于人工智能方向涉及较多数学知识，限于篇幅原因，作者无法将其列举完全，这里挑选几个较为重要的知识点作简要介绍。有些基础数学知识已经单独在其他文档中描述，这里不再赘述。如有疑问，欢迎评论或私信

就在刚刚，Ultralytics 正式发布 YOLO26，这是迄今为止最先进、最易部署的 YOLO 模型。就是那个在 YOLO Vision 2025 大会上首次亮相的新一代视觉模型。不得不说，每次

实验目标： 本实验演示使用 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tunin

2017年Google《Attention Is All You Need》横空出世，彻底抛弃RNN框架，以‘注意力机制’为核心打造Transformer，凭借并行计算能力和全局依赖捕捉能力，奠定基础