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最近在做项目的时候遇到了一个挺头疼的问题，很多不用的任务需要我们大量调用各种大模型API，但现在市面上的MaaS服务实在太多了，选择起来还是很纠结的。
在信息爆炸的时代，及时获取高质量行业资讯成为内容创作者、运营者以及研究者的刚需。无论是IT、AI领域的技术动态，还是招聘、人才市场的趋势新闻，第一时间掌握热点、...
在深度神经网络中，传统卷积层通过跨通道的全局交互提取特征，但其计算复杂度与参数量随通道数呈二次增长。比如输入有 256 个通道，输出 512 个通道时，每个输出...
VisionTransformer（ViT） 是一种基于Transformer架构的创新模型，近年来在计算机视觉领域掀起了不小的波澜。它通过引入多头自注意力机制...
Selective Kernel Residual Network（SKResNet） 是一种结合了选择性卷积核机制和残差连接的深度神经网络架构。它通过动态选择...
Spatial Attention Neural Network（SANN） 是一种融合空间注意力机制的深度神经网络架构。它通过动态调整不同空间位置的注意力权重...
Transformer for Time Series (TTS-Transformer) 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，专门针对时序数据处理进行优...
在目标检测领域，YOLO 系列模型的出现标志着从传统的两阶段检测方法向单阶段检测方法的重大转变。YOLOv3 作为该系列的第三代产品，继承了前两代模型的核心思想...
YOLOv4作为目标检测领域的里程碑之作，于2020年由Alexey Bochkovskiy在Darknet框架上正式发布。这一版本不仅继承了YOLO系列"只看...
在目标检测领域，YOLO系列算法一直以其实时性和准确性的完美平衡而闻名。YOLOv5u作为Ultralytics团队推出的重要版本，代表了从传统anchor-b...
在计算机视觉领域，目标检测一直是最具挑战性的任务之一。如何在保证检测精度的同时实现实时推理，是工业界和学术界共同关注的核心问题。美团团队推出的YOLOv6在这一...
我们身处数据洪流时代，智能手机、社交网络、传感器每天产生海量信息。如何把这些原始记录转化为可理解、可行动的知识，正是数据挖掘（Data Mining）的核心使命...
2024年12月，OpenAI发布了GPT-4.5，在多项基准测试中接近人类专家水平。紧接着，Google的Gemini Ultra 2.0在代码生成任务上超越...
2024年底，OpenAI发布的o1模型在数学推理上达到博士水平，Claude 3.5在代码生成上超越了90%的程序员。这些突破都基于一个共同的技术基础：Tra...
7月上海世界人工智能大会顺利举行，各种公司各放大招，AI技术的展示令人目不暇接，我也有幸去到了现场体验了各家的前沿技术。随着AI技术的不断发展，各种安全问题例如...
最近经常在网上刷到各种3A游戏，丰富逼真的游戏画面和激烈的战斗场景让我振奋不已。想起自己自从换上Mac之后，就很少接触Steam中的大型游戏了，就连之前爆火的国...
空洞卷积（Dilated Convolution） 是一种改进的卷积操作，通过在卷积核中引入“空洞”来扩大感受野。想象你通过一个3x3的窗口看图片，空洞卷积允许...
深度可分离卷积网络是一种高效的神经网络设计，尤其在计算机视觉领域中备受关注。它通过将传统卷积操作拆分为两个步骤——深度卷积和点卷积——大幅降低了计算量和参数量，...
可变形卷积网络（Deformable Convolutional Network，简称DCN）是计算机视觉领域中一种颇具创新性的神经网络模型。它结合了传统卷积神...
周末闲来无事，刷朋友圈时看到有人提到了一款叫 Trae 的工具，说是能“无需手动写代码”，还能“一键生成项目”。作为一个对新技术充满好奇的人，我立马来了兴趣，心...
