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

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

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

深度学习中，大多数"训练速度慢"的问题，最让人沮丧的莫过于看着昂贵的GPU闲着等待数据。别急着升级硬件——问题往往出在数据流水线上！下面分享十条我在生产中使用的数据增强方案，帮你彻底消除瓶颈，让GPU

导读 本周科技圈风云激荡：周鸿祎抛出“不用AI就裁员”的震撼言论，与前谷歌CEO施密特的“对华竞争需996”观点相互映照，共同揭示了AI时代残酷的职场生存法则——既要善用工具提升效率，又需面对高强度竞

当机器人的视觉系统被一张看似普通的图片干扰，它可能会陷入完全“宕机”状态——这不是科幻电影，而是当前机器人技术面临的真实安全威胁。 近日，复旦大学、上海人工智能实验室和Sea AI Lab的联合研究团

首次覆盖全球主要梯田区域，包含20多万个复杂梯田地块的人工标注数据。梯田，被誉为"大地的脊梁"，不仅是壮丽的自然景观，更是支撑全球数亿山区人口生计的重要农业生产系统。然而，由于梯田地形复杂、边界不规则

今年国庆中秋双节叠加，铁路出行需求旺盛，全国多地高铁客流预计将创历史新高。长三角铁路预计发送旅客4250万人次，最高峰日预计发送430万人次；深圳铁路预计发送旅客452.5万人次；铁路上海站预计发送6

还记得当年入门计算机视觉时，多少人是靠着《CS231n》一路走过来的？ 2016-2017 版视频和讲义，几乎成了无数 CVer 的启蒙教材。如今 8 年过去，这门传奇课程终于迎来了 2025 春季全

异常检测一直是计算机视觉领域里的“老大难”：你得在大规模数据里，揪出那些“不合群”的小缺陷。 前不久，Meta 发布的 DINOv3 让我们见识了视觉基础模型的强大能力。而就在大家还沉浸于 DINOv

YOLO架构对于实时目标检测至关重要。然而，在无人驾驶飞行器（UAV）等资源受限的环境中部署它需要高效的迁移学习。尽管层冻结是一种常用技术，但各种冻结配置对当代 YOLOv8 和 YOLOv10 架构

最近在搞关于PaddleOCR的识别项目，中间踩了很多个大大小小的坑，找了很多回答才把训练流程跑通。本文档更新于2025年9月6日，这很重要！ 本文档内容均为笔者本人实践后的结果，未涉及的情

本文将带你走进其中一个关键工具——匈牙利算法。它原本是为解决“工人任务分配”这类经典最优化问题而提出的，却在计算机视觉中焕发新生：通过构建代价矩阵，它能在多个候选目标之间找到最佳匹配，为 MOT 提供

苹果新品发售的热度尚未消退，大众仍在热议新一代手机的硬件升级。然而在AI功能方面，苹果依然未能带来颠覆性的应用，尤其在国内市场，Apple Intelligence 的落地仍显得遥遥无期。 加之近期苹

YOLO原本是一种公开的目标检测算法。优势是速度快，准确率还高。这很气人。一般情况下，两者是不能兼得的。它之所以这么强，从它的名字中就能找到答案。YOLO的全称是……

近日，香港大学与字节跳动联合推出了一项名为DanceGRPO的创新技术，该技术首次将Group Relative Policy Optimization（GRPO）成功应用于多类视觉生成任务，解决了基

在计算机视觉的世界里，高质量数据标注是所有模型训练的基石。不管是自动驾驶识别路上的行人、医疗影像中的肿瘤分割，还是遥感影像中的小目标检测，都离不开精准的标注数据。 然而，现实却很“骨感”——标注是最耗

近日，英伟达与多伦多大学、向量研究所及德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队联合发布了一项名为ViPE（视频姿势引擎） 的突破性技术。 ViPE 旨在解决3D几何感知领域的关键挑战，即如何从复杂的自然视频中

近年来，工业异常检测（Anomaly Detection）在智能制造、质量监控等领域扮演着越来越重要的角色。传统方法通常依赖大量正常样本进行训练，而在实际生产中，异常样本稀少甚至不存在，能否仅凭少量正