教会你使用AI绘画利器Stable Diffusion

作者：corey 随着 stable-diffusion 的开源，让更多人有机会直接参与到 AI 绘画的创作中，相关的教程也如雨后春笋般的出现。可是目前我看到的...

2026 年面向 LLM 的 RL方法总结：从 PPO 到 DPO 到 GRPO，再到多智能体 RL

强化学习一直是个执着于游戏、机器人和控制回路的小众子领域，直到ChatGPT 出现之后它就成了夹在“聪明的”基础模型与“有用的”产品之间的那一层。到现在差不多已...

强化学习｜群组相对策略优化GRPO

群组相对策略优化 GRPO（Group Relative Policy Optimization）通过消除额外价值函数带来的内存和计算开销，降低了 LLM 强化...

ISP图像处理之动态范围压缩

自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间，比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光，有将近10个数量级的动态方位。...

CVPR 2026 | 当自动驾驶遇到视觉语言导航！DriveVLN：一句指令实现裸车自主导航

✨导读：高精地图造价高昂、更新繁琐，一直是自动驾驶规模化落地的拦路虎。澳门大学联合千里科技提出DriveVLN全新任务，依托视觉+自然语言实现无地图自动驾驶导航...

细粒度视觉质量评价：回顾和思考

编者按：面向人眼感知的质量评价在许多视频图像处理算法和系统中发挥十分重要的作用。近年来学术界已经提出了许多质量评价方法，在已有数据集上取得了很高的性能，但是他们...

深度学习之注意力机制中QKV原理解读

在自注意力（Self-Attention）机制中，查询（Query，简称Q）、键（Key，简称K）和值（Value，简称V）是三个核心的概念，它们共同参与计算以...

立委科普：如何理解自注意力机制中的QKV分工？

为了学习序列上下文的依赖关系，为什么序列中的每一个 token 都要派生出三个分工角色：Q（Query），K（Key），V（Value）？

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模...

UE5入门 02 基本操作

7种交通场景数据集（千张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天，如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素，对道路安全与...

腾讯优图：开放天眼SDK，提供车辆识别、检测、追踪等服务

腾讯优图面向交通行业推出智能化解决方案，可以检测并追踪车辆和行人、结构化存储车辆和行人信息、自动识别车辆违章行为、自动识别拥堵等路面情况，并提供以图搜车等功能，...