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07:11 PM · Oct 26 ,2025
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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 國內口碑較好的海關智能閘口系統品牌推薦，幫你做出明智的決策！

當海關物流效率直接影響企業競爭力，智能閘口系統的選擇便成了關鍵決策。面對市場上眾多的品牌和解決方案，如何找到真正可靠、高效的智能閘口系統？今天我們從行業實踐出發，為您梳理國內口碑較好的幾類選擇，助您做出明智決策。 穩定可靠型：老牌勁旅值得信賴 國內一批深耕海關智能化領域多年的企業，憑藉紮實的技術積累和豐富的項目經驗，在多個重要口岸實施了穩定運行的智能閘口系統。這些系統通常具備完善的硬件

圖像識別 , 神經網絡 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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OpenBayes - Depth-Anything-3 打開全視角空間感知；CytoData 還原細胞級顯微宇宙！

公共資源速遞 5 個公共數據集： Netflix 電影電視目錄數據集 CytoData 血液細胞圖像數據集 VERA 語音推理能力評測數據集 UNO-Bench 全模態評測基準數據集 EditReward-Bench 圖像編輯評測數據集 3 個公共教程： PixelReasoner-RL：像素級視覺推理模型 VibeThinker-1.5B：小模型也可以有大智慧 Depth-A

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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Aloudata大應科技 - 企業級智能問數四問：從“語義鴻溝”到“統一認知”

在數據分析領域，大模型的落地實踐正掀起一場變革風暴。“智能問數”被描繪為數據民主化的終極形態——業務人員無需依賴開發或分析師，僅憑自然語言即可獲得精準、可行動的數據洞察。這一願景極具誘惑力，也催生了大量技術投入。然而，在無數企業轟轟烈烈的實踐中，這條通往數據民主化的道路卻佈滿荊棘。本文將通過四個核心問題的探討，剖析企業級智能問數的真正內涵、核心挑戰、技術基石與成功實踐，揭示為何“語義編織”（Sem

自然語言處理 , 數據庫 , chatgpt , 人工智能

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI答辯實時分析系統：讓考核評價更客觀高效

在高校答辯、職場競聘答辯等場景中，“5名考官+1名答辯人”的模式很常見，但傳統人工評分總繞不開三個痛點：主觀偏好難規避、評分標準理解有偏差、答辯關鍵信息捕捉不全面。AI答辯實時分析系統，正是用技術打破這些瓶頸，讓答辯評價從“憑經驗、靠記憶”升級為“數據化、可追溯”。 這套系統的核心，是用三大技術鏈路實現“實時採集-智能分析-輔助決策”的閉環，技術不復雜但精準戳中需求。首先是多源數據實

數據 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能 , 實用工具

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Aloudata大應科技 - 通往可信數據智能的路線圖，就在這本《NoETL to Trusted AI》白皮書

數據不好找、不敢用、用不對。 數據取不出、跑不動、要排期。 AI 生成的內容“好看”，但不一定“真實”。 在大模型席捲各行各業的今天，企業數據智能體（Data Agent）正成為新的“數字員工”。但如果沒有一套可信的數據基礎，再智能的 Agent 也難逃“數據迷宮”與“口徑陷阱”。 在昨天的推文中，Aloudata CEO 周衞林清晰闡釋了 Aloudata 在新時代的品牌定位：NoE

數據挖掘 , 自然語言處理 , 知識 , chatgpt , 人工智能

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索姆拉 - 阿里雲 - 全新升級！《雲原生架構白皮書 2022 版》重磅發佈 - 阿里巴巴雲原生

今天給大家分享的是一個白皮書，長達156頁，20w字，阿里的雲棲大會上發佈的，由40位一線工程師聯合撰寫。 叫做《AI原生應用架構白皮書》。 我看了看。 裏面有關AI的東西，是非常的全，我認為這是目前入門AI最好的一本書。 我們平時聽説過的熱詞，在這裏全都有詳細的解釋，甚至是來龍去脈，講得都非常透徹和真實。

llm , 大模型應用 , 自然語言處理 , 人工智能 , 數據結構與算法 , AI-native

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Lab4AI - 【項目復現上新】Karpathy開源GitHub高分項目NanoChat！僅用100美元+8000行代碼手搓ChatGPT

The best ChatGPT that $100 can buy. 10 月 13 日，AI 領域大神 AndrejKarpathy 發佈了自己的最新開源項目。截至當前，​GitHub 項目上已經達到 29.1KStar​。 nanochat 是什麼 nanochat 是 AI 領域專家 AndrejKarpathy 發佈的開源項目，該項目包含從數據準備、預訓練、中期訓練、監督微調（S

機器學習 , 圖像識別 , 自然語言處理 , 知識 , 深度學習

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合合技術團隊 - 【技術白皮書】第五章：信息抽取技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰

5.信息抽取技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰 5.1 NER技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰 論文《 Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition》總結了NER技術面臨的挑戰和未來發展方向。隨着建模語言的進步和實際應用的需求，NER會得到研究人員更多的關注。另一方面，NER通常被視為下游應用程序的預處理組件。這意味着特定的NER任務

事件 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca12ec8020 - 強行kill ollama 運行的模型

在使用Ollama工具運行模型的過程中，遇到“強行kill ollama 運行的模型”的情況時，這可能是由於系統資源的高消耗而導致模型無法正常工作。能力較強的模型在處理複雜請求時可能會佔用較高的CPU和內存資源，這使得在高負載環境下，強行結束進程成為一種應急措施。針對這一問題，本文將對其進行全面分析及提供相應的解決方案，並通過多個結構化的維度進行解讀。 背景定位 技術定位 O

高併發 , 自然語言處理 , aigc , 深度學習

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OpenBayes - VibeVoice-Realtime TTS重構實時語音體驗；覆蓋9大真實場景，WenetSpeech-Chuan讓模型聽懂川話

公共資源速遞 5 個公共數據集： VOccl3D 三維人體遮擋視頻數據集 Spatial-SSRL-81k 空間感知自監督數據集 WenetSpeech-Chuan 川渝方言語音數據集 MMSVGBench 多模態矢量圖生成基準數據集 Fungi MultiClass Microscopic 真菌顯微圖像數據集 6 個公共教程： 基於手勢識別的 3D 聖誕樹 Dia2-TTS：

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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OpenBayes - 教程上新丨美團開源視頻生成模型LongCat-Video，兼具文生視頻/圖生視頻/視頻續寫三大能力，媲美開閉源頂尖模型

世界模型旨在理解、模擬與預測複雜的現實世界環境，是人工智能在真實場景中實現有效應用的重要基礎。在這一框架中，視頻生成模型通過其生成過程，逐步壓縮並學習幾何、語義、物理等多種知識形態，因而被視為構建世界模型的一條關鍵路徑，並有望最終實現對真實物理世界動態的有效模擬與預測。 而在視頻生成領域，實現高效的長視頻生成能力尤為重要。 基於此，美團開源了最新視頻生成模型 LongCat-Video，該模型旨在

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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JEECG低代碼平台 - GitHub Star 排名靠前的 AI 開源項目推薦（Java 版）

隨着人工智能（AI）技術的快速發展，Java 作為企業級應用開發的重要語言，也涌現出許多優秀的 AI 開源項目。這些項目涵蓋了從自然語言處理、對話系統、大模型集成，到 AI 工作流編排和低代碼平台等多個領域，極大地便利了開發者構建智能應用的過程。本文將為你盤點 GitHub 上最受歡迎且實用的十大 Java AI 開源項目，助力你在 AI 領域的開發之路。 1. JeecgBoot — AI

jeecg-boot , ai開發 , 自然語言處理 , 開源 , 數據處理

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（12.05-12.12）

本週全球科技企業及團隊在AI領域動作頻頻，騰訊、阿里、微軟、智譜、美團等企業相繼推出或開源涵蓋語言、語音、圖像、代碼、情感等類型的多款大模型；阿里、商湯及Linux基金會發布開源框架、視頻生成工具並推動行業標準統一；商湯、Adobe、騰訊同步新增數字人驅動、跨平台設計、羣消息總結等AI工具；與此同時，NVIDIA發佈新版CUDA工具包、美國調整芯片出口政策、全球首個太空LLM誕生，一起來回顧本週發

機器學習 , 資訊 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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小白獅ww - LAMMPS 教程：以單晶鋁為例，模擬材料單軸拉伸

LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一種經典的分子動力學仿真代碼，專注於材料建模。它旨在在並行計算機上高效運行，並且易於擴展和修改。LAMMPS 最初由美國能源部機構桑迪亞國家實驗室開發，現在包括來自許多機構的許多研究小組和個人的貢獻。LAMMPS 的大部分資金來自美國能源部（DOE）。LAMMPS 是

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - 7M參數，幹翻巨無霸LLM！這款超小遞歸模型（TRM），在ARC-AGI上證明了“少即是多”

01 論文概述 論文標題：Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks 作者團隊：三星AI實驗室（Samsung SAIL Montréal） 發佈時間：2025年9月6日 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2510.04871 👉您可以跳轉到 Lab4AI 平台上去閲讀論文原文。 Lab4AI

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.28-12.05）

本週全球科技企業密集發佈AI領域新成果，騰訊、崑崙萬維、快手、Meta、智譜AI、生數科技、DeepSeek、Runway、NVIDIA、華為、Mistral AI、阿里、火山引擎、可靈AI等推出多模態、3D生成、視頻生成、推理優化等方向新模型，聚焦性能提升與商業化適配；技術上，華為發佈MoE推理優化技術、商湯開源原生多模態架構；同時，階躍星辰開源 GUI 智能體，拍我AI、Anuttacon推出

資訊 , 自動駕駛 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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一點人工一點智能 - 書籍-《自然語言理解解析》

書籍：Understanding Natural Language Understanding 作者：Erik Cambria 出版：Springer​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《自然語言理解解析》 01 書籍介紹 大約半個世紀前，AI先驅們如Marvin Minsky開始了一項雄心勃勃的項目：模擬人類大腦如何編碼和解碼意義。雖然現在我

自然語言處理 , 人工智能 , transform , 深度學習

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liutao988 - deepseek生圖

斯坦福大學在三月份開設了一門“深度學習與自然語言處理”的課程：CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing，授課老師是青年才俊Richard Socher，他本人是德國人，大學期間涉足自然語言處理，在德國讀研時又專攻計算機視覺，之後在斯坦福大學攻讀博士學位，拜師NLP領域的巨牛Chris Manning和Deep Le

deepseek生圖 , 自然語言處理 , 機器翻譯 , aigc , 深度學習 , bard

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小白獅ww - 單卡 4090 即可啓動，一鍵部署 QwQ-32B-AWQ 教程

QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比傳統指令調優模型，QwQ 具備思考和推理能力，在下游任務尤其是難題上能取得顯著性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型取得競爭性性能。\ 教程鏈接：https://go.openbayes.com/d6USh 使用雲平台：OpenBayes\ http://openbayes.

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Aloudata大應科技 - 從“是什麼”到“為什麼”：Aloudata Agent 智能歸因的底層邏輯與配置指南

當數據看板上銷售額那條紅色曲線突然掉頭向下時，業務主管的第一反應不再是手忙腳亂地召集數據分析師會議，而是轉向電腦屏幕，平靜地輸入一個最直接的問題：“為什麼？” 面對海量指標波動、業務異常或營銷效果變化，分析師往往只能回答“發生了什麼”（What），卻難以深入解釋“為什麼會這樣”（Why）。這種從“What”到“Why”的鴻溝，正是 Aloudata Agent 智能歸因功能試圖解決的核心問題。 A

自然語言處理 , 數據庫 , chatgpt , 人工智能

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小白獅ww - 圖像+文檔+視頻，從理解到思考，GLM-4.1V-9B-Thinking 引領多模態推理新範式

2025 年 7 月 2 日，智譜 AI 聯合清華大學團隊發佈開源視覺語言模型 GLM-4.1V-9B-Thinking，專為複雜認知與推理任務打造。該模型基於 GLM-4-9B-0414 基座模型，支持圖像、視頻、文檔等多模態輸入，採用創新的「思考範式」設計。 這款模型名字有點長，我們拆開來看： GLM-4.1V → 新一代多模態模型框架 9B → 參數量約 90 億，屬於輕量級「實力派」

llm , 圖像識別 , 算法 , 自然語言處理 , 視頻處理

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Aloudata大應科技 - 周衞林｜大數據通往大模型的鑰匙：NoETL to Trusted AI

此時此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁捫心自問：是創造還是涅滅，大數據如何通往大模型，數據資產如何成為 AI 資產？是廿年戎馬終歸碌碌無為，還是四載厚積一朝破繭成蝶——讓 Aloudata 成為大數據通往大模型的鑰匙，開啓數據智能變革的黃金十年。 過去 20 年：讓業務用上好數據 2003 年，我走出校園，加入一家當年規模不小的軟件公司，做運營商的經分系統。經分系統是數據倉庫一個早

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.21-11.28）

本週全球AI領域動態密集，多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型，覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等，性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代，Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上，嵌套學習、3D資產生成等獲突破，市場端特朗普簽署AI戰略命令，原生AI雲廠商打破壟斷，推動行業加速發展，一起來回顧

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曼孚科技 - 從“聽得清”到“聽得懂”：音頻標註技術的演進

在人工智能的發展圖譜中，讓機器 “聽見” 並解讀世界，始終是一條充滿挑戰卻意義深遠的探索路徑。 早期技術突破集中於一個明確目標 ——“聽得清”，即實現聲音信號向文字符號的高精度轉化。然而，隨着 AI 應用場景的持續拓展與深化，行業對機器 “聽力” 提出了更高階的要求：不僅要精準轉寫語音內容，更要深度理解其背後的內涵。 把握指令意圖、辨識話語情緒、洞悉聲音場景的複雜構成，成為人工智能向高階智能演進的

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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