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原创 YOLO系列算法精讲：从yolov1至yolov8的进阶之路（2万字超全整理）
全网YOLO最详讲解，从v1到v10！从小白到大佬！
2020-07-30 17:16:43
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原创 Qwen-Image：复杂文本渲染与精准图像编辑的图像生成基础模型
Qwen-Image 通过全面的数据工程优化、渐进式课程学习策略、增强型多任务训练范式和高效的分布式训练架构，在复杂文本渲染和精准图像编辑两大核心任务上实现显著突破。该模型不仅支持多语言、多布局的高保真文本渲染，尤其在中文文本生成方面表现突出，还能在图像编辑中平衡语义连贯性与视觉一致性，同时具备强大的通用图像生成能力。实验结果表明，Qwen-Image 在多个公共基准测试中均达到 SOTA 性能，验证了其技术鲁棒性与广泛适用性。作为图像生成模型，它重新定义了生成建模的优先级，强调文本与图像的精准对齐；
2025-12-30 22:01:45
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原创 【图层分离】Qwen-Image-Layered：通过图层分解实现固有可编辑性
香港科技大学、阿里巴巴联合推出图层分离模型 Qwen-Image-Layered, 可将单张 RGB 图像分解为多个语义解耦的 RGBA 图层，从而实现固有可编辑性!
2025-12-30 00:12:01
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原创 MiniMax-M1开源！支持超长上下文大模型！
MiniMax-M1，是全球第一个开放权重、大规模混合注意力的推理模型。MiniMax-M1 采用了混合专家（MoE）架构，并结合了闪电注意力机制（Lightning Attention Mechanism）。该模型基于之前的 MiniMax-Text-01 模型 开发， 总共包含 4560 亿个参数，每个 token 激活 459 亿个参数。支持超长上下文：与 MiniMax-Text-01 一致，M1 模型原生支持 1 百万个 token 的上下文长度，是 DeepSeek R1 上下文大小的 8 倍。
2025-06-21 16:02:20
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原创 一文读懂 Qwen3 最新开源的 Embedding 和 Rerank 模型优势！
Qwen3 Embedding 与 Rerank 模型开源，助力搜索、排序技术革新！
2025-06-15 00:50:16
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转载 一文带你入门AI智能体（AI Agent）
AI小镇开源，含25个Agent，构建"西部世界"AI Town，模拟文明演进。OpenAI创始人Karpathy称AI Agent将颠覆未来。Agent源自拉丁语，意为“行动”，在LLM中指自主执行复杂任务的程序。Agent并非ChatGPT升级版，它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。如果CoPilot是副驾驶，那么Agent就是主驾驶。一个精简的Agent决策流程，用函数表达式：感知(Perception)、规划(Planning)和行动(Action)。
2025-05-31 23:48:58
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原创 阿里千问系列：Qwen大模型API调用（Python版）
官方参考链接：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/vision?界面，找到需要授权的子业务空间后，单击其右侧的模型权限流控设置。3、选择需要的模型，编辑权限，并保存。，单击创建我的API-KEY。
2025-05-10 17:43:08
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原创 YOLOv11 解读
结构上的创新：引入了如C3k2模块、SPPF和C2PSA等新元素，增强了其特征提取和处理能力。这些改进使得模型能够更好地分析和解释复杂的视觉信息，在各种场景中可能提高检测精度。增强了注意力机制：集成了复杂的空域注意力机制，特别是C2PSA组件。使模型能够更有效地聚焦图像中的关键区域，增强了其检测和分析物体的能力。改进的注意力能力对于识别复杂或部分遮挡的物体尤为有利，解决了物体检测任务中常见的难题。多功能模型：YOLO11的多功能性超越了物体检测，包括实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测等任务。
2025-04-12 21:06:05
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原创 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 报错处理
OpenCV的某些依赖库缺失，比如libGL.so.1，而OpenCV在处理图像或视频时可能需要它。
2025-04-10 19:22:54
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原创 【DeepSeek系列】04 DeepSeek-R1：带有冷启动的强化学习
DeepSeek-R1-Zero的提出，展现了其强大的推理能力，但是它也有一些缺点，例如可读性差和语言混用。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，进一步推出了 DeepSeek-R1，它在 RL 之前引入了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。
2025-02-19 23:55:07
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原创 【DeepSeek系列】03 DeepSeek-R1-Zero：在基础模型上进行纯强化学习
DeepSeek-R1-Zero 是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，而无需先进行有监督的微调（SFT），展示了显著的推理能力。通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 自然地涌现出许多强大且有趣的推理行为。
2025-02-19 02:01:22
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原创 【DeepSeek系列】01 DeepSeek-R1 快速入门
2024年底，DeepSeek 相继推出了其第一代推理大模型：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，训练过程中没有使用监督微调（SFT）作为初步步骤。该模型在推理任务上表现出色，通过强化学习，自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，DeepSeek-R1-Zero 也面临一些挑战，例如无休止的重复、可读性差以及语言混杂等问题。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，进一步推出了，该模型在强化学习之前引入了冷启动数据。
2025-02-06 00:06:52
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原创 《多模态大型语言模型（MM-LLMs）的最新进展》解读
这本系统性总结了目前多模态大语言模型(MM-LLMs)的研究进展，不管是对于这个领域的初探者，还是“局中人”，我觉得这篇论文都是一个很值得学习的资料！
2024-11-29 01:13:05
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Fashion-MINIST.zip
2020-04-07
空空如也
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