LLM 首先要学习的并非直接与人交流，而是让网络参数中充满知识的墨水，“墨水” 理论上喝的越饱越好，产生大量的对世界的知识积累。

不同平台时间戳介绍，征程 3、征程 5、征程 6 这几个不同平台的时间戳有什么不同？本文具体介绍其中不同

在 AIGC 技术席卷各行业的浪潮中，视觉生成技术正成为重构电商生态的核心力量。当电商从“商品陈列”转向“内容驱动”，品牌对海量、多元、精准的视觉素材需求空前迫切，而传统人工制作模式早已难以应对存量市

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Claude Skills为模型提供了一种全新的插件式增强能力：通过封装说明、示例和代码，让 Claude 具备特定领域的专业知识，并在需要时动态加载。

你是否曾在社区搜索时遇到这样的困扰：想找一双“平价学生党球鞋”，结果出现的多是限量联名款？或者输入“初冬轻薄通勤羽绒服”，却看到厚重登山款？这类“搜不准”的情况，正是搜索相关性技术要解决的

全景相机能够捕捉360°完整环境信息，在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛应用。然而，这种超广视野也给多目标跟踪（MOT）带来了前所未有的挑战：严重的图像畸变、分辨率不均匀、目标在画面边缘频繁切换导致

就在前不久DeepSeekOCR开源发布，大家在感叹其体积和速度的时候，LightOnOCR又给我们带来全新的效果，这款全新的视觉语言模型正在重新定义机器阅读和理解商业信息的方式。 LightOnOC

在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收

在过去两年中，RAG已经成为几乎所有AI应用的标配。无论是智能客服、企业知识库、财务分析还是法律文件问答，它们都遵循相同的逻辑流程：文档分割、向量化、向量相似度匹配、大模型生成答案。

RAG（检索增强生成）似乎是当下最热门的话题，这也不难理解。它通过让大语言模型（例如 Claude 3.5）访问外部知识源，为用户查询提供额外的上下文，从而减少幻觉现象。此外，它还被设计用来克服语言模

[Agent] ACE（Agentic Context Engineering）源码阅读笔记---（1）基础模块 0x00 概要 0x01 示例 1.1 建立简单Agent 1.2 后续操作 0x02

1. 背景 在以往的算法实验中，算法团队通常重点关注 UCTR、UCVR 等核心考核指标，并依据这些指标的显著性来指导实验的扩量或全量上线决策。然而，在这一过程中，仅关注正向指标的提升是不够的，还需通

简单，是终极的复杂。——列奥纳多·达·芬奇 在工业质检、医疗诊断、安防监控等领域，异常检测一直扮演着至关重要的角色。然而，这个领域长期以来面临着一个核心痛点：方法碎片化。 想象一下，你的工厂需要检测2

人工智能的前沿不再只是数据中心；它在于工厂车间、零售店、公共基础设施以及我们周围的智能设备。推动这一转变的是视觉语言模型（VLM），这是一个革命性的人工智能，可以解释和推理图像和视频。潜力巨大，但任何

“人火了是连毕业论文都要被翻出来的。”这条互联网定律再次应验——宇树科技CEO王兴兴的硕士毕业论文近日被网友们掘地三尺找了出来。 令人惊讶的是，这篇近十年前的论文不仅预示了如今机器人行业的技术路线转变

这篇名为《一致性模型》的论文提出了一类新的生成模型，能够一步到位地生成高质量图像，解决了扩散模型的主要瓶颈——采样过程慢、需要多次迭代。它的核心贡献在于证明了：在保持扩散模型强大表达能力和训练稳定性的

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视觉语言模型是一类强大的机器学习模型，能够同时处理视觉（图像）和文本信息。随着最近 Qwen 3 VL 模型的发布，我想带大家深入探讨一下，如何利用这些强大的 VLM 来处理文档。 为什么你需要使用