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

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？

什么是重要性采样 重要性采样是一种数学工具，用于：当你无法从目标分布 $P$ 中采样时，如何通过另一个分布 $Q$ 的样本来估算 $P$ 的期望值。 • 场景：你想知道某个随机变量 $f(x)$ 在分

近年来，计算机视觉领域掀起了一股“视觉-语言大模型”的浪潮。从CLIP到各种多模态模型，研究者们似乎默认：解决复杂视觉任务必须依赖语言模型的加持。 但在工业质检、医疗影像分析等高度依赖视觉信息的异常检

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。

本文主要是个人学习MOE/GShard/Switch_Transformers结构的学习总结，公式比较简陋，可以参考参考资料中的公式来理解

强化学习是一类通过与环境交互来学习最优决策策略的机器学习方法。与监督学习不同，强化学习没有直接提供的“正确答案”，而是通过奖励信号来评估行为的好坏。

监控看不清、目标换衣服、白天黑夜切换……这些现实难题，现在一个模型就能全部解决！ 行人重识别（ReID）技术在现代安防、智慧城市等领域扮演着关键角色。想象一下，在茫茫人海中快速锁定特定目标——这正是R

在深度学习视觉建模领域，如何既实现高效的全局语义交互，又能精准保留图像中的高频细节（如边缘和纹理），一直是一个关键难题。传统的卷积神经网络（CNN）依赖局部感受野，难以建模长程依赖；而视觉Transf

1. 策略 总的来说，为什么选择这个动作，选择这个动作的逻辑就是策略。生活中各种各样的场景，你对每个场景判断后选择什么动作逻辑就是你的策略，这个策略就在你的大脑中（神经网络） 给你一个游戏，每个游戏状

AI Agent框架探秘：拆解 OpenHands（1）--- 核心理念 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 什么是Agent 1.2 Agent工程的重要性 1.3 架构才是竞争优势 0x02

引言 在检索增强生成（RAG）系统中，有一个看似基础却能决定系统成败的关键环节——文档切分。很多开发者搭建的RAG系统，检索结果不准确、生成内容驴唇不对马嘴，究其原因，往往是文档切分做得不到位。想象一

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

大模型路由算法深度调研：从原理到实践 引言 2026年，大语言模型（LLM）的应用已经深入各行各业。然而，随之而来的是日益严峻的挑战：如何在保证质量的前提下，控制不断攀升的API调用成本？

引言：从「稳定可靠」到「偏差离谱」的反转 一个月前，我的电力负荷预测模型表现非常稳定——连续滚动预测追踪中，准确率一直很高，预测偏差控制在业务可接受范围内。当时的模型配置中，我特意放开了XGBoost

首创非对称双流架构，突破传统生成技术瓶颈，实现 1 秒极速有声内容生成，为 AIGC 高效创作提供全新技术路径与落地范式。

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类介于监督学习和无监督学习之间的方法，旨在利用少量带标签的数据与大量无标签的数据共同训练模型。

概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）是一类结合概率论与图论的强大工具，用于描述多个随机变量之间的依赖关系。