OpenBayes贝式计算

在自动驾驶、工业质检、安防监控等需要「毫秒级反应」的应用场景中，实时目标检测始终是一条极具挑战的技术赛道。过去十年里，YOLO 系列凭借轻量高效的架构成为该领域的主流方案，从最初的 YOLO 到近年的

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众所周知，大语言模型在处理千字、万字或是更长文本时，计算量往往急剧增加，甚至直接导致算力的「烧钱」游戏，也因此制约了 LLM 在处理高密度文本信息场景中的效率边界。 当业界不断探索如何优化计算效率时，

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传统的高质量 TTS（文本转语音）模型一直以来都面临着几个核心困境：它们往往对计算资源和云端服务有较高要求，由此产生的高昂成本使得小型企业和个人开发者难以承担；更进一步，这些模型大多需要输入数十分钟甚

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一直以来，将格式各异的数字文档准确转换为机器可读的结构化数据是一个技术核心挑战。文档布局的复杂多样性、以及其中包含的表格、图片等视觉元素，往往导致传统 OCR 系统的识别准确性难以满足实际需求。 现有

9 月以来，开学季与顶会截稿高峰叠加，大家的计算任务排起了长龙，等得心急如焚？ 别担心，「科研党的武器库又添两位猛将」！ 全新集群 RTX 5090 与 RTX PRO 6000 正式上线至 Open

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