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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

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

自定义tool工具使用 @too装饰器 概述 自动参数推断：基于函数签名自动生成工具的参数schema 简化配置：只需提供工具名称和描述即可快速创建 同步执行：默认支持同步函数调用，异步需要单独定义

OxygenREC不仅仅是一个高效的推荐系统，更为工业级生成式AI应用的大模型设计提供了宝贵范式 。

DepGraph结构化剪枝原理深度解析 核心思想：依赖图（Dependency Graph） 一句话概括：DepGraph通过分析神经网络的计算图依赖关系，自动识别并同步剪枝相互依赖的层，确保剪枝后模

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

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

AI Agent 框架探秘：拆解 OpenHands（3）--- 启动 0x00 概要 0x01 背景 1.1 总体架构 1.2 切入点 0x02 初始化 @ run_controller 2.1 总

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

地平线征程 6 工具链 UCP 平台支持模型板端部署，提供图像获取、性能分析、优化工具及前后处理模块。

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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

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

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

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深度解析大模型参数与显存及内存的换算关系。为何“爆显存”会导致推理速度断崖式下跌？如何利用量化技术在有限硬件上运行更大模型？

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

在机器学习中，为了评估模型的泛化能力，需要将数据集合理划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的学习，验证集用于模型选择和超参数调优，而测试集则用于最终性能评估。