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

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，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

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

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

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，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

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

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

2026 年，计算机视觉早已不是实验室里的小众技术 —— 它是自动驾驶汽车的 “眼睛”，是医疗影像诊断的 “辅助手”，是机器人交互的 “感知中枢”，更是多模态大模型理解世界的核心支柱。从手机端的实时美

为什么我们需要“二次编码”？ 在安防监控、教育直播或庭审录像等场景中，我们往往不满足于仅仅把视频“拉下来看”。我们经常面临以下高阶需求： 版权与取证：需要在原始视频流上叠加实时的“当前时间”或图片水印

在人工智能领域，让模型具备 “看几个例子就能学会新任务” 的能力，一直是研究者追求的目标。这种在自然语言处理中已趋成熟的上下文学习 （In-Context Learning） ，如今正被深入应用于视觉

英伟达在CES 2026上抛出一系列重磅炸弹，直接宣告了AI算力工厂时代的到来。没有游戏显卡的更新，却有一场彻底改变AI产业格局的技术革命。 算力革命，Vera Rubin平台横空出世 “全球AI算力

在城市的天空与地面之间，无数摄像头正默默记录着行人的轨迹。但你是否想过，当一个模糊的身影从无人机画面中掠过，我们如何在地面监控中准确找到同一个人？这正是跨视角行人重识别技术的核心挑战。最近，一项名为S

一、一个让人心动的问题 2023年初，GPT-4V发布后不久，我们接到一个老客户的电话。 他是某家电企业的技术负责人，两年前我们帮他们上了一套基于YOLOv5的外观检测系统，跑得一直不错。 电话里他问

随着人工智能在医学影像分析领域的深入应用，精确的图像分割已成为计算机辅助诊断、手术规划和疗效评估的关键技术。然而，高质量医学图像的标注不仅成本高昂，还需要顶级专家的专业知识，这一“数据困境”长期制约着

随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、智能终端等领域的广泛应用，如何在计算资源有限的嵌入式设备中高效部署检测模型，已成为工业界与学术界共同关注的核心问题。传统的检测模型如Faster R-CNN、YO

在实时目标检测领域，YOLO系列凭借其一阶段框架，在精度与速度之间取得了卓越的平衡。然而，一个根本性局限长期存在：静态密集计算。 无论是面对稀疏大目标的简单天空，还是布满微小目标的拥挤路口，所有YOL