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我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是文本嵌入向量并非我们想象中的安全载体，在某些条件下，通过适当的技术手段可以高精度地还原出原始文本内容。

去中心化 AI（DeAI）提供了解决方案，这些系统分布数据、计算和治理，使AI模型更负责任、更透明、更包容。Polkadot 已经支持这一未来。

当CNBC以“巩固中国无可争议的AI领导者地位”为题报道这场开源事件时，Hugging Face平台正同步上架23个文心4.5系列模型——从0.3B参数的轻量级版本到总参数量达424B的混合专家（Mo

当你收到一篇由 AI 完成的文章时，是否也有过这样的困惑：内容看似专业严谨，读起来却总觉得缺少什么？明明语法正确、逻辑清晰，为什么就是无法抓住读者的注意力？ 本文作者基于丰富的技术写作经验，深入剖析

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新涵盖 Coco AI 产品多项重要升级，重点提升 AI 搜索能力、易用性及企业级优化。 Coco AI v0.5 无缝集成 AI 搜索能力，支持第三方插件

文章通过引入共享的多模态表示空间和解耦策略，有效地解决了现有VLMs在适应新任务时的过拟合问题，提高了模型在多种任务和数据集上的泛化能力和适应能力。

研究背景 视觉 - 语言模型的兴起 ：随着 CLIP 等视觉 - 语言基础模型的出现，图像 - 文本表示得到了变革，可通过提示学习高效处理各种任务。提示学习作为一种轻量级的模型微调方法，因参数少、适应

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Shaili Guru 编译 | 岳扬 耗费五年时间与 6200 万美元后，MD Anderson 癌症中心将其 IBM Watson

研究背景 现有研究情况：语义分割是计算机视觉中的基础任务，旨在根据不同的语义对图像进行分割。近期的视觉语言模型（VLMs）如CLIP，通过网页规模的数据训练使模型能够适应开放词汇场景，但由于仅接收图像

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OpenAI的接口文档中文版，基于OpenAI官网的API作的一个翻译，编译参考辅助。想要全面的学习还得去看英文文档，毕竟出处在那！

研究背景 近年来，通用视觉基础模型（VFMs）如CLIP、DINO和SAM等在多模态大语言模型（MLLMs）中得到了广泛应用，但在处理下游文本图像相关任务时，由于缺乏语义细粒度监督，这些模型在感知、理

研究背景 目前，将视觉理解与生成整合到单一多模态框架中是一大挑战。早期的研究尝试通过将最先进的扩散模型和多模态LLMs相结合来实现，但这些方法在图像生成和文本序列建模之间缺乏深入的整合，导致在基于指令

作者 | Shrivu Shankar 编译 | 岳扬 透彻了解 Cursor[1]、Windsurf[2] 和 Copilot[3] 这类 AI 编程工具的运作原理细节，能大大提升你的开发效率，并让

#金石焕新程# 一、研究背景与动机 近年来，视觉Transformer（ViT）在计算机视觉领域取得了显著的成果，归功于其强大的全局感受野和信息建模能力。然而，ViT的自注意力机制存在计算复杂度为二次

MCP（Model Context Protocol）开放协议旨在解决大型语言模型与工具的通信标准化问题，通过在 cursor 引入 mcp 可以解决很多此类需求场景

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