近日，深度学习目标检测领域《Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》荣获NeurIP

在自然语言处理和计算机视觉领域，模型规模的扩大已经催生了无数突破，但强化学习（RL）领域的类似进展却一直难以实现。大多数RL研究仍在使用2-5层的浅层网络架构，而如今的LLaMA和Stable Dif

导读 基于深度学习与迁移学习技术，只需一部手机，就能让每个人轻松识别鸟类物种——本文将详细介绍如何利用MobileNetV2构建高精度鸟类识别模型，并探讨如何借助Coovally平台高效实现从开发到部

在追求通用人工智能的道路上，抽象推理能力一直被视为皇冠上的明珠。Abstraction and Reasoning Corpus（ARC）基准，正是为了衡量这种核心能力而设计。它包含了数百个独特的“视

本文深入解析量化技术在 3D 渲染和机器学习中的应用，讲解均匀与非均匀量化原理，介绍 Draco 与 MeshOpt 网格压缩库，并扩展到 PyTorch、TensorFlow 等模型量化实践。

输电线路作为电力系统的关键组成部分，其正常运行对电网稳定性至关重要。绝缘子和防震锤等关键部件长期暴露在恶劣环境中，易受冰损、风损、酸雨和雷击等不利因素影响，引发故障。 传统人工巡检不仅耗时费力，还容易

在当前复杂多变的国际安全形势下，国防现代化建设对感知与预警能力提出了更高要求。红外探测技术作为战场态势感知的关键组成部分，其性能直接关系到国防安全的保障水平。在此背景下，高效准确的红外小目标检测算法成

简化部署，统一标准，AI模型应用从未如此轻松 你是否曾在尝试运行某个炫酷的AI模型时，被复杂的环境配置折磨得痛不欲生？ “这个模型需要PyTorch 1.9，但我环境里是2.0…” “什么？另一个模型

近期的全球存储市场波动，为高速发展的边缘AI产业上了一堂生动的“供应链安全”课。DDR4颗粒从短缺到价格暴涨，如同一面镜子，照出了不同技术路线的抗风险能力。在这场考验中，瑞芯微旗舰芯片RK3588及其

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

就在AI界为Yann LeCun离职Meta的消息震惊时，一份意外的“告别礼物”悄然出现在arXiv上——这位图灵奖得主与Randall Balestriero合作的新论文 《LeJEPA：一种简约且

导读 高质量的图像生成如今几乎都由扩散模型实现。从艺术创作到商业设计，从人脸生成到自然场景合成，基于扩散的生成模型已经成为多模态领域的重要基石。 但有没有一种可能，「去噪扩散模型」实际上并没有做到「去

数百亿参数、庞大算力需求、昂贵的部署成本……当科技巨头们还在追求“更大更强”的AI模型时，一股反向而行的趋势正悄然兴起，并可能彻底改变人工智能的应用格局。 过去一年，AI智能体（AI Agent）热度

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

近年来，随着视觉-语言模型的快速发展，开放词汇分割（OVS）技术已成为自然图像处理领域的热点。这项技术让模型能够根据文本描述来分割任意类别的物体，打破了传统语义分割模型只能识别预设类别的限制。 很自然

在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为了突破传感器物理极限，工程师们采用了一种

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

这篇论文主要做的是多传感器融合/视觉-惯性SLAM系统，提出了ORB-SLAM3，一个支持以下配置的开源SLAM系统，而不是基于深度学习的预测模型

导读 你是否曾想象过，如果AI不仅能生成视频，还能像人类一样“想象”世界的演变、预测动作的后果、甚至进行多步推理与规划，会是怎样的情景？ 来自MBZUAI的PAN团队最新发布的PAN世界模型，正是这样