- 9月17日，中电信人工智能科技有限公司发布新一代星辰大模型Xing4.0-29B-A4B，随后在GitHub、HuggingFace、魔搭等平台开源。这个29B总参数、每token仅激活4B的MoE模型，支持256K上下文，4-bit量化后单卡显存占用约15GB，SWE-bench Verified得分75.0，从昇腾910C算力到MindFormers框架全链路国产化。轻量代码智能体跑进桌... 9月17日，中电信人工智能科技有限公司发布新一代星辰大模型Xing4.0-29B-A4B，随后在GitHub、HuggingFace、魔搭等平台开源。这个29B总参数、每token仅激活4B的MoE模型，支持256K上下文，4-bit量化后单卡显存占用约15GB，SWE-bench Verified得分75.0，从昇腾910C算力到MindFormers框架全链路国产化。轻量代码智能体跑进桌...
- 9月23日，DeepSeek公开梁文锋署名的最新论文，首次系统披露Agent训练沙盒平台DSec的技术细节：单集群每天服务约300万个沙盒、峰值并发超38万个、创建速率每秒超5000个。当行业发现Agent训练拼的不是算力而是环境，编程智能体的能力差距也被重新定义——不是模型不够聪明，而是缺少让智能体真实干活的工程底座。对正在选型AI编程工具的Java团队来说，衡量的标尺可能要换一换了。一、... 9月23日，DeepSeek公开梁文锋署名的最新论文，首次系统披露Agent训练沙盒平台DSec的技术细节：单集群每天服务约300万个沙盒、峰值并发超38万个、创建速率每秒超5000个。当行业发现Agent训练拼的不是算力而是环境，编程智能体的能力差距也被重新定义——不是模型不够聪明，而是缺少让智能体真实干活的工程底座。对正在选型AI编程工具的Java团队来说，衡量的标尺可能要换一换了。一、...
- 施工安全设施检测数据集 | 10600张YOLO智慧工地数据集适用于工地安全巡检、智慧工地预警与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向计算机视觉目标检测任务，专为建筑工地场景中的安全设施、临时结构与工程机械目标检测模型训练、验证与测试设计，共包含约10600张高质量标注图像，覆盖9类施工安全设施与工程目标。该数据集可广泛应用于工地安全巡检、设施规范监管、智慧工地安全预警、施工作业环境感知等场... 施工安全设施检测数据集 | 10600张YOLO智慧工地数据集适用于工地安全巡检、智慧工地预警与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向计算机视觉目标检测任务，专为建筑工地场景中的安全设施、临时结构与工程机械目标检测模型训练、验证与测试设计，共包含约10600张高质量标注图像，覆盖9类施工安全设施与工程目标。该数据集可广泛应用于工地安全巡检、设施规范监管、智慧工地安全预警、施工作业环境感知等场...
- 交通信号灯检测数据集 | 3200张YOLO自动驾驶数据集适用于自动驾驶感知、智能交通管控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为交通信号灯状态 识别模型 训练、验证与测试设计，共包含约3200张高质量标注图像，覆盖8类交通信号灯状态（颜色×箭头方向组合）。该数据集可广泛应用于自动驾驶感知、智能交通管控、辅助驾驶与车路协同等场景，适用于YOLOv5/v7/v8... 交通信号灯检测数据集 | 3200张YOLO自动驾驶数据集适用于自动驾驶感知、智能交通管控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为交通信号灯状态 识别模型 训练、验证与测试设计，共包含约3200张高质量标注图像，覆盖8类交通信号灯状态（颜色×箭头方向组合）。该数据集可广泛应用于自动驾驶感知、智能交通管控、辅助驾驶与车路协同等场景，适用于YOLOv5/v7/v8...
- 导语一个旅行研究Agent给出了非常具体的汇率、天气和景点数据。答案读起来专业，格式也完全正确；但回放执行轨迹后，测试团队发现搜索工具根本没有返回数据，Agent只是“补写”了一个听起来合理的结果。这类问题很难靠传统接口断言发现，因为接口可能返回200，最终文本也可能包含所有关键词。真正需要验证的是：Agent有没有调用正确的工具、参数是否正确、引用的数据是否真的存在、推理过程有没有跳步，以... 导语一个旅行研究Agent给出了非常具体的汇率、天气和景点数据。答案读起来专业，格式也完全正确；但回放执行轨迹后，测试团队发现搜索工具根本没有返回数据，Agent只是“补写”了一个听起来合理的结果。这类问题很难靠传统接口断言发现，因为接口可能返回200，最终文本也可能包含所有关键词。真正需要验证的是：Agent有没有调用正确的工具、参数是否正确、引用的数据是否真的存在、推理过程有没有跳步，以...
- 1988-2018年被动微波辐射测年降雪日期图简介本数据集提供了 1988 年至 2018 年阿拉斯加、俄罗斯远东部分地区以及加拿大西北部的年度积雪消融日期（SO）图，分辨率为 6.25 公里。积雪消融日期定义为持续积雪的最后一天，数据来源于 MEaSUREs 校准增强分辨率被动微波（PMW）EASE-Grid 亮度温度（Tb）地球系统数据记录（ESDR）产品。空间范围旨在与 MODIS 阿... 1988-2018年被动微波辐射测年降雪日期图简介本数据集提供了 1988 年至 2018 年阿拉斯加、俄罗斯远东部分地区以及加拿大西北部的年度积雪消融日期（SO）图，分辨率为 6.25 公里。积雪消融日期定义为持续积雪的最后一天，数据来源于 MEaSUREs 校准增强分辨率被动微波（PMW）EASE-Grid 亮度温度（Tb）地球系统数据记录（ESDR）产品。空间范围旨在与 MODIS 阿...
- 什么是 PTQPTQ 是 Post-Training Quantization 的缩写，中文叫训练后量化。简单说，就是把已经训练好的模型参数从高精度（比如 32 位浮点数）转换成低精度（比如 8 位整数），让模型跑得更快、占内存更少。但量化需要一个前提：得知道每一层输入数据的数值范围大概是多少，才能合理地确定缩放比例和截断边界。这些用来确定范围的数据，就叫校准数据。校准样本是一小批用来“试... 什么是 PTQPTQ 是 Post-Training Quantization 的缩写，中文叫训练后量化。简单说，就是把已经训练好的模型参数从高精度（比如 32 位浮点数）转换成低精度（比如 8 位整数），让模型跑得更快、占内存更少。但量化需要一个前提：得知道每一层输入数据的数值范围大概是多少，才能合理地确定缩放比例和截断边界。这些用来确定范围的数据，就叫校准数据。校准样本是一小批用来“试...
- 在复杂工况与频繁变工况运行下，高端装备的关键部件状态监测面临着工况变化与故障特征相互耦合的挑战。论文《Fault diagnosis of marine diesel engine via control-aware domain-adversarial network: A control-diagnosis collaboration perspective》针对这一问题，探讨了如何将控... 在复杂工况与频繁变工况运行下，高端装备的关键部件状态监测面临着工况变化与故障特征相互耦合的挑战。论文《Fault diagnosis of marine diesel engine via control-aware domain-adversarial network: A control-diagnosis collaboration perspective》针对这一问题，探讨了如何将控...
- 猫狗检测数据集 | 4300张YOLO宠物识别数据集适用于智能相册分类、宠物识别App与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为猫、狗两类目标的检测模型训练、验证与测试设计，共包含约4300张高质量标注图像。该数据集聚焦于常见家养宠物的检测与识别，可广泛应用于智能相册分类、宠物识别App、动物收容所管理、家庭安防等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v10/v... 猫狗检测数据集 | 4300张YOLO宠物识别数据集适用于智能相册分类、宠物识别App与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为猫、狗两类目标的检测模型训练、验证与测试设计，共包含约4300张高质量标注图像。该数据集聚焦于常见家养宠物的检测与识别，可广泛应用于智能相册分类、宠物识别App、动物收容所管理、家庭安防等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v10/v...
- DDIM采样步数优化：少步数生成高质量图像的秘诀 引言：步数即时间，时间即成本扩散模型的采样过程本质上是一个迭代去噪的过程，每一步都需要调用一次神经网络进行前向推理。在DDPM的原始设定中，这个过程需要1000步，意味着生成一张图像需要1000次网络推理。即使每次推理仅需10毫秒，1000步也需要10秒，这在实时应用场景中是不可接受的。DDIM的加速采样机制通过子序列跳跃，将采样步数从10... DDIM采样步数优化：少步数生成高质量图像的秘诀 引言：步数即时间，时间即成本扩散模型的采样过程本质上是一个迭代去噪的过程，每一步都需要调用一次神经网络进行前向推理。在DDPM的原始设定中，这个过程需要1000步，意味着生成一张图像需要1000次网络推理。即使每次推理仅需10毫秒，1000步也需要10秒，这在实时应用场景中是不可接受的。DDIM的加速采样机制通过子序列跳跃，将采样步数从10...
- 先讲一件今天刚发生的事。Anthropic 宣布，他们的 Claude 模型帮科学家发现了一个此前从未被描述过的酶系统。注意，不是“辅助分析数据”，不是“帮忙写论文”，是发现了一个新的东西。950 个 Claude 智能体，在 DNA 序列数据库里扫描了 21 个小时，从 20 多万个候选基因里筛出了 20 个值得深入研究的。其中一个智能体注意到了一个科学家们似乎一直忽略的细节：某些病毒里有... 先讲一件今天刚发生的事。Anthropic 宣布，他们的 Claude 模型帮科学家发现了一个此前从未被描述过的酶系统。注意，不是“辅助分析数据”，不是“帮忙写论文”，是发现了一个新的东西。950 个 Claude 智能体，在 DNA 序列数据库里扫描了 21 个小时，从 20 多万个候选基因里筛出了 20 个值得深入研究的。其中一个智能体注意到了一个科学家们似乎一直忽略的细节：某些病毒里有...
- 手机检测数据集 | 2800张YOLO目标检测数据集适用于驾驶安全监控、课堂手机管控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为手机目标检测模型训练、验证与测试设计，共包含约2800张高质量标注图像。该数据集聚焦于手机这一单 类 别目标的精准检测，可广泛应用于驾驶安全监控、课堂手机管控、保密区域防拍照检测、手持物行为识别等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v1... 手机检测数据集 | 2800张YOLO目标检测数据集适用于驾驶安全监控、课堂手机管控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为手机目标检测模型训练、验证与测试设计，共包含约2800张高质量标注图像。该数据集聚焦于手机这一单 类 别目标的精准检测，可广泛应用于驾驶安全监控、课堂手机管控、保密区域防拍照检测、手持物行为识别等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v1...
- 猫情绪检测数据集 | 3200张YOLO宠物行为数据集适用于宠物行为理解、智能养宠监控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为猫情绪/状态识别模型训练、验证与测试设计，共包含约3200张高质量标注图像，覆盖8种常见猫情绪与状态 类 别。该数据集可广泛应用于宠物行为理解、智能养宠监控、互动玩具与陪伴机器人等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v10/v11/v... 猫情绪检测数据集 | 3200张YOLO宠物行为数据集适用于宠物行为理解、智能养宠监控与目标检测研究一、数据集概述本数据集面向 计算机视觉 目标检测任务，专为猫情绪/状态识别模型训练、验证与测试设计，共包含约3200张高质量标注图像，覆盖8种常见猫情绪与状态 类 别。该数据集可广泛应用于宠物行为理解、智能养宠监控、互动玩具与陪伴机器人等场景，适用于YOLOv5/v7/v8/v10/v11/v...
- Optical Water quality measurements made in the Florida Panhandle estuaries简介与 USF 和 FWC-FWRI 合作，在佛罗里达州狭长地带的河口进行了测量摘要代码!pip install leafmap!pip install pandas!pip install folium!pip install matplo... Optical Water quality measurements made in the Florida Panhandle estuaries简介与 USF 和 FWC-FWRI 合作，在佛罗里达州狭长地带的河口进行了测量摘要代码!pip install leafmap!pip install pandas!pip install folium!pip install matplo...
- 当前，数字化转型已全面进入“数智融合”的全新阶段。单纯的系统上云、流程线上化、数据汇总分析，已难以满足企业高质量发展与产业升级的核心需求。在市场竞争日趋激烈、业务迭代持续加速、人力成本不断攀升的背景下，以AI为核心的智能化升级，已然成为企业突破增长瓶颈、重塑核心竞争力的关键变量。但对绝大多数企业而言，智能化转型始终存在门槛高、落地难、场景少、成本高、效果弱等现实难题。自建AI团队、训练专属模... 当前，数字化转型已全面进入“数智融合”的全新阶段。单纯的系统上云、流程线上化、数据汇总分析，已难以满足企业高质量发展与产业升级的核心需求。在市场竞争日趋激烈、业务迭代持续加速、人力成本不断攀升的背景下，以AI为核心的智能化升级，已然成为企业突破增长瓶颈、重塑核心竞争力的关键变量。但对绝大多数企业而言，智能化转型始终存在门槛高、落地难、场景少、成本高、效果弱等现实难题。自建AI团队、训练专属模...
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