vLLM主要模块Scheduler详解 在 vLLM 中有许多的模块，而在这篇文章中，我们主要来介绍 vLLM 中如调度管理prompt的。 本文章是按照vLLM版本：v0.11.0

在当今多模态大模型（VLMs）飞速发展的时代，一个令人尴尬的问题依然存在：为什么这些能看懂图像、生成描述的模型，却难以精确地定位图像中的物体？ 答案在于一个根本性矛盾：让一个为语言生成而设计的模型，去

各位开发者朋友们，你们准备好了吗？技术世界的风向标再次转动！全球最大的开发者社区GitHub刚刚发布了2025年的编程语言趋势报告，结果可能出乎很多人的意料——TypeScript 首次超越Pytho

想象这样一个安防场景：白天，监控摄像头（可见光模式）清晰地捕捉到一个人的影像；到了夜晚，摄像头自动切换到红外模式，画面变成了基于热辐射的黑白图像。对于人类来说，我们很容易判断这是同一个人，但对于AI系

外科医生离手术世界模型还有多远？首次提出SurgVeo基准，揭示AI生成手术视频的惊人差距 近年来，视频生成领域的基石模型展现出作为潜在“世界模型”模拟物理世界的惊人能力。谷歌的Veo等模型已经能够生

在现代化的草莓育苗工厂中，一排排整齐的穴盘里孕育着成千上万的草莓幼苗。然而，一个长期困扰农户的难题是：如何快速准确地识别出哪些穴孔缺苗、哪些幼苗生长不良？ 传统的解决方式主要依赖人工肉眼识别，效率低下

计算机视觉是一个分析图像和视频的广阔领域。虽然很多人一听到计算机视觉，首先想到的通常是机器学习模型，但实际上，还有很多其他现有算法，在某些情况下，它们表现得比人工智能还要好！ 在计算机视觉中，特征检测

一篇来自清华大学和北京大学的最新研究，它给热门的Vision Transformer（ViT）带来了一次相当漂亮的“线性提速”。 这篇被NeurIPS 2025录用的论文，标题为 《Linear Di

近年来，人工智能（尤其是计算机视觉）技术快速发展，广泛应用于安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。然而，数据偏见问题一直如影随形，制约着AI系统的公平性与可信度。 你是否曾想过，训练AI的图像数据是否真正

【Agent】生成式隐式记忆 MemGen 源码解读 [toc] 0x00 概要 MemGen旨在构建一个动态、生成式的记忆框架，其核心由两个协同工作的轻量级模块构成：一个基于强化学习（RL）训练的记

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

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。

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

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。

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

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

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

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

近日，由Yann LeCun、李飞飞、Rob Fergus等AI领域顶级学者共同署名的论文《Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video》首次系统