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就在9月25日结束的伦敦YOLOVision 2025上，Ultralytics官宣将在10月份推出YOLO26模型。但无论是Glenn Jocher还是Ultralytics的LinkedIn，都没

最近，在AI顶会ICLR 2026的Open Review阶段，一篇匿名提交的论文 《 SAM 3: Segment Anything with Concepts 》 引发网友广泛关注。 对于AI圈的

对企业而言，无论是内部的员工培训、跨团队协作，还是外部的客户沟通、产品推广，视频早已成为不可或缺的工具。但传统视频工具往往存在“功能零散”“操作复杂”“成本高昂”等问题，难以适配企业多样化需求。

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每年《State of AI Report》的发布，都像是一场行业体检。 而今年，这份被誉为“AI行业的年度百科”的报告，给出了一个颇冷的诊断结论：“我们以为AI变聪明了，其实很多时候只是更会考试了。

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还记得你第一次看到无人驾驶汽车在街头“自己开”的震撼吗？ 或者监控画面里，AI 自动圈出一个可疑人物？ 又或者无人机在空中灵巧地避开障碍？ 这些都离不开同一个核心技术——实时视频目标检测（Real-t

从入门科普到行业误区 随着 Cursor、Codex、Factory、Kiro、Claude Code 等“AI Agent”工具受到关注，不少人期待它们能自动完成复杂任务

美团业务研发搜推平台部算法团队创新提出可验证过程奖励机制（VSRM），针对大模型推理中的冗余回复与过度思考问题，精准奖励有效推理步骤，显著缩减输出长度并提升推理效率。

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在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。今天我将通过结合论文原理与PyTorch源

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进化计算迎来革命性突破，让大语言模型自己写代码优化自己，效率飙升。 2017年，Transformer架构的诞生彻底改变了深度学习领域，为当今大语言模型的蓬勃发展奠定了坚实基础。作为这一划时代论文的作

北京时间10月7日下午，瑞典皇家科学院宣布将2025年诺贝尔物理学奖授予美国科学家John Clarke、Michel H. Devoret和John Martinis，以表彰他们：在电路中发现宏观量

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本文深入剖析RAG技术的进化历程，从传统RAG到智能体RAG的全面升级。探索两种实现Agentic RAG的关键路径：提示工程+工具调用与强化学习驱动方法。

伦敦时间9月25日，YOLO Vision 2025（YV25） 混合盛会如期举行。全场观众屏息凝神，等待传闻中的Ultralytics YOLO14登场。然而，当Ultralytics创始人兼首席执