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异常检测模型的训练离不开异常样本，但真实工业场景中异常图像极度稀缺。现有异常图像生成方法要么依赖扩散模型等重量级架构（参数量超过1B）

导读 视觉语言模型（VLM）通常意味着大参数、大显存、大算力——GPT-4o、Gemini、Claude的视觉能力背后是数百亿甚至更大规模的模型。

风电叶片的结构健康监测通常依赖贴在叶片表面的传感器或人工标记物，但给正在运行的大型风机贴传感器既危险又耗时，严重制约了监测的规模化应用。

语音 AI 模型更新很快——Whisper、Moonshine、SenseVoice、FireRedASR、Paraformer，几乎每个月都有新模型发布。但对开发者来说，选好模型只是第一步

导读 达芬奇手术机器人等机器人辅助手术（RAS）系统已在现代手术室中广泛应用，但术中场景理解仍然是一个未解难题——器械频繁遮挡、解剖结构快速变化、多个任务（器械识别、动作识别、下一步预测等）

导读 现有零样本异常图像生成方法大多仅依赖文本提示引导扩散模型，语义控制力有限，生成的异常掩码精度也不够高。 华中科技大学联合湖南大学、清华大学、中科院自动化所团队提出 Anomagic，核心思路是跨

导读 编码智能体（Coding Agent）能自动写代码、跑脚本、调 bug、迭代优化，但如果交给它一个视觉任务——比如数一张图里有多少只鸟、从视频里跟踪计数车辆、识别车牌——它能做到什么程度？ 最近

导读 语音 AI 的模型越来越多——ASR 有 Deepgram、Whisper，LLM 有 GPT、Claude、Gemini，TTS 有 ElevenLabs、Azure。但要把这些模型串成一个能

导读 大型光伏电站中，一块面板出现热斑或裂纹，肉眼难以在数千块面板中定位它。无人机搭载热红外相机的巡检方案已成为行业标配，但拍下来的热图交给哪个检测模型更合适？YOLO 系列以速度见长，Transfo