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

英伟达在CES 2026上抛出一系列重磅炸弹，直接宣告了AI算力工厂时代的到来。没有游戏显卡的更新，却有一场彻底改变AI产业格局的技术革命。 算力革命，Vera Rubin平台横空出世 “全球AI算力

随着人工智能在医学影像分析领域的深入应用，精确的图像分割已成为计算机辅助诊断、手术规划和疗效评估的关键技术。然而，高质量医学图像的标注不仅成本高昂，还需要顶级专家的专业知识，这一“数据困境”长期制约着

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

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

本专栏将系统拆解从数据处理、模型训练到强化学习与智能体开发的全流程，并带大家从零实现模型，大家掌握大模型训练的全技能，真正掌握塑造智能的能力！

在实时目标检测领域，YOLO系列凭借其一阶段框架，在精度与速度之间取得了卓越的平衡。然而，一个根本性局限长期存在：静态密集计算。 无论是面对稀疏大目标的简单天空，还是布满微小目标的拥挤路口，所有YOL

随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、智能终端等领域的广泛应用，如何在计算资源有限的嵌入式设备中高效部署检测模型，已成为工业界与学术界共同关注的核心问题。传统的检测模型如Faster R-CNN、YO

机器人能叠衣倒水，AI伴侣看懂你的眼神——这一切都因为，机器终于学会了真正地“看”世界。 2026 拉斯维加斯会展中心，当LG的机器人CLOiD“凝视”着地上散落的毛巾，经过短暂“思考”后决定召唤扫地

Batch Normalization (BN层) 在深度学习中的地位堪比牛顿的《自然哲学的数学原理》，它如何通过归一化每层数据，让几十层网络训练如丝般顺滑？

一、一个让人心动的问题 2023年初，GPT-4V发布后不久，我们接到一个老客户的电话。 他是某家电企业的技术负责人，两年前我们帮他们上了一套基于YOLOv5的外观检测系统，跑得一直不错。 电话里他问

PyTorch的在线增强机制颠覆了传统的数据增强方式，让模型在每个Epoch都能看到不同的图片，真正实现‘强身健体’。

# 基于Paddle微调ERNIE的中文情感分析实战教程 ## 1. 引言 欢迎来到 Paddl

维度暴增、背景混乱、类间相似性拉满——CIFAR-10的挑战远超MNIST，但掌握正确的调参心法，新手也能轻松达到74%以上的准确率。

最近，特斯拉在北美高速公路上的全自动驾驶技术引起全球关注，从美国西海岸开到东海岸，2天20小时，人类0次接管。物理世界的「自动驾驶奇点」，终于降临！这条推特，也彻底引爆了全球科技圈和AI圈。其感知系统

在计算机视觉领域，目标检测始终是一个充满活力且至关重要的研究方向。从最初的R-CNN系列到如今百花齐放的算法家族，其演进史就是一部追求“更快、更准、更智能”的奋斗史。而其中，YOLO系列凭借其独特的一

过去一年，边缘计算领域发生了天翻地覆的变化。 随着树莓派5等高性能紧凑型系统在AI加速领域实现显著突破，视觉应用的主要瓶颈已逐渐从原始算力转向系统级协同。如今，系统架构师面临的核心挑战在于：如何让传感

在工业制造领域，产品质量检测是至关重要的一环。传统的人工质检不仅成本高昂，而且容易因疲劳或注意力分散导致漏检、误检。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的自动化缺陷检测系统正逐步成为工业生产线上的“

已经到2025年的最后一天了，今年真是AI爆发元年。 在今天的数字世界中，我们被图像和视频包围的程度前所未有。每天，数十亿的视觉文件被捕捉和分享——从产品和收据的照片，到安防摄像头和社交媒体发布的视频