人工智能

山姆·奥特曼传（四）：安妮的心结这一章，我们要来讲讲那个美丽又脆弱的女人——安妮·奥特曼2024 年 6 月，一场夏威夷兜风之旅正在展开。艾伦・休特与安妮・奥特曼深入北岸的丛林，探索着这片神秘的土地。她们的旅程带领她们经过了壮观的双瀑布，眼前的景象令人叹为观止。

目标检测中COCO评估指标中每个指标的具体含义说明：AP、AR《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

热爱运维的小七

从数据透视到AI分析，用四层架构解决运维难题在数字化转型的浪潮中，企业 IT 系统已从单一架构演变为多云、多设备、多应用的复杂生态。传统监控工具因覆盖不全、响应滞后、分析能力弱而逐渐失效。Site24x7 以“全栈覆盖 + 智能协同”为核心，构建了一套四层递进式监控架构，实现从基础设施到业务体验的端到端洞察。本文将深入拆解其技术框架，揭示其如何成为企业数字化的 “神经中枢”。

每日文献（八）——Part one今天看的是《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》。

OpenCV图像形态学：原理、操作与应用详解图像形态学（Image Morphology）是图像处理领域的一个重要分支，它基于集合论、格论、拓扑学和随机函数理论，主要用于分析和处理图像的几何结构。形态学操作通过特定的结构元素（Structuring Element）与图像进行相互作用，从而提取图像中有用的形状特征。

为什么制造企业需要用MES管理系统升级改造车间在工业4.0与智能制造浪潮的推动下，制造企业正面临生产效率、质量控制、资源优化等多重挑战。传统车间管理模式依赖人工经验和纸质化流程，已难以满足市场对柔性化生产、快速响应和数字化转型的需求。MES（制造执行系统）作为连接企业计划层与设备控制层的核心枢纽，正成为车间升级改造的必选项。以下是MES管理系统推动车间变革的五大核心价值：

Amodal3R ，南洋理工推出的 3D 生成模型Amodal3R 是一款先进的条件式 3D 生成模型，能够从部分可见的 2D 物体图像中推断并重建完整的 3D 结构与外观。该模型建立在基础的 3D 生成模型 TRELLIS 之上，通过引入掩码加权多头交叉注意力机制与遮挡感知注意力层，利用遮挡先验知识优化重建过程。Amodal3R 仅依赖合成数据进行训练，在实际应用中展现出卓越的性能，显著优于传统的“2D 预测补全 + 3D 重建”两步法，为遮挡场景下的 3D 重建设定了新的标杆。

diffusion-vas 提升遮挡区域的分割精度https://arxiv.org/pdf/2412.04623https://arxiv.org/pdf/2412.04623

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MacOS 的 AI Agent 新星，本地沙盒驱动，解锁 macOS 操作新体验！随着 AI Agent 在 2025 年的爆发式发展，macOS 用户也迎来了一个令人振奋的开源项目：Cua。

跳跳糖炒酸奶

第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人（2）：组装一个简单的机器人官方课程文档：https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/gui/tutorial_intro_simple_objects.html

AI.NET 极客圈

AI与.NET技术实操系列（四）：使用 Semantic Kernel 和 DeepSeek 构建AI应用在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为智能应用开发的核心驱动力。从智能客服到自动化内容生成，LLMs的应用正在深刻改变我们的工作和生活方式。

应华为 AI 医疗军团之战，各方动态和反应3.10 华为成立 AI 医疗军团，将重点构建 AI 辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型在临床场景应用。

阿里通义千问发布全模态开源大模型Qwen2.5-Omni-7BQwen2.5-Omni 是一个端到端的多模态模型，旨在感知多种模态，包括文本、图像、音频和视频，同时以流式方式生成文本和自然语音响应。汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B（以下借助 DeepSeek-R1 辅助生成）

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每一条广告都只为你而生：用人工智能颠覆广告行业的下一步前言：这篇文章写给所有正在互联网广告、市场营销、商业策略和产品决策一线打拼的人。如果你所在的公司正在探索如何用 AI 提高广告转化、降低投放成本，或者你对 Meta、LLM、个性化推荐这些关键词有浓厚兴趣——那么这篇文章你值得读一读。

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GPT-4.5 被 73% 的人误认为人类，“坏了？！我成替身了！”我发现，现在很多文章，越来越无法分辨是不是由大模型写的，或者其中占比是多少。今天看到消息：GPT-4.5 被 73% 的人误认为人类，又被震惊了！

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