人工智能

Threads逆袭X之后：Meta的社交围剿战与变现困局出品I下海fallsea撰文I胡不知2025年9月5日，一则数据改写了全球社交媒体格局：Meta旗下Threads移动端日活用户达1.3亿，首次超越运营近20年的X平台（1.29亿）。这个从Instagram生态中衍生的文本社交产品，用两年零两个月的时间，完成了从“挑战者”到“颠覆者”的身份跃迁——截至2026年1月，其月活用户突破4亿，移动端日活稳定在1.415亿，领先X平台1650万用户。

巨鲸入海：纽交所代币化证券平台瞄准全天候交易与即时结算1 月 19 日，洲际交易所（ICE）旗下纽约证券交易所（NYSE）的一则公告，在全球金融与加密世界的交汇处投下一枚重磅炸弹。这个一直以来都在为全球资本制定交易规则的华尔街象征，正在躬身学习「新世界」的语言——开发代币化证券平台、支持 7×24 小时不间断交易、按美元金额下单及引入即时结算与稳定币资金流转。当传统金融的秩序守护者开始自我进化，一场静默的革命，已在旧世界最核心的引擎室内悄然启动。

闻缺陷则喜何志丹

【超音速专利 CN117058421A】基于多头模型的图像检测关键点方法、系统、平台及介质本发明公开了一种基于多头模型的图像检测关键点方法、系统及平台，通过方法实时获取待检测关键点的图像数据，并预处理所述待检测关键点的图像数据；根据预处理后的待检测图像数据，并结合特征提取网络，实时提取与所述待检测图像数据相对应的批量特征数据；构建多头模型，并根据所述多头模型，实时检测图像关键点以及生成与图像关键点相对应的检测数据，可以同时训练多个数据集，每个数据集对应一个输出头，每个输出头可以检测其对应数据集中标注范围内指定的类别。多头模型同时预测多组关键点的精度跟多个单头模型分别预测多组关键点的精度基本一致

大模型面试题91：合并访存是什么？原理是什么？核心结论：合并访存是GPU全局内存访问的“黄金优化法则”——让同一个线程束（32个线程）访问连续、对齐的内存地址，使GPU的内存控制器把32个分散的访存请求“合并”成1次批量请求，就像32个工人按顺序排队搬砖，卡车1趟就能拉完，而非乱抢砖导致卡车跑32趟，大幅提升访存效率。

一七九、WebRTC介绍WebRTC介绍WebRTC（Web 实时通信）是一个可以用在视频聊天、音频聊天或 P2P 文件分享等 Web 应用中的 API。——摘自：MDN - WebRTC

字节AI撒“豆”成兵一场正在发生的硬件宇宙大爆炸。作者|景行编辑|古廿一颗AI豆，正在打开新的录音体验。有投资人下单体验后，在朋友圈晒图评价：“感觉国内这个赛道彻底结束了”。

康康的AI博客

腾讯王炸：CodeMoment - 全球首个产设研一体 AI IDE未来已来，只是分布不均。CodeMoment是腾讯给全球开发者的一份礼物，也是中国在AI编程领域的一次重要宣言。不要害怕被AI取代，要害怕被会用AI的人取代。拥抱变化，升级技能，在AI时代找到自己的新位置。

中达瑞和-高光谱·多光谱

中达瑞和LCTF：精准调控光谱，赋能显微成像新突破在微观世界的探索中，成像技术一直是科学研究与工业检测的核心支撑。传统显微成像技术虽已取得长足进展，但仍面临分辨率局限、样本损伤、动态捕捉能力不足等现实挑战。随着高光谱成像技术的兴起，一种能够在空间与光谱维度同步获取信息的先进方法逐渐走进视野，成为突破现有瓶颈的关键路径之一。在这一技术演进中，中达瑞和液晶可调谐滤波器以其优异的性能与灵活的调控能力，正在为显微高光谱成像系统注入新的活力。

【目标检测实战】基于YOLOv8-DynamicHGNetV2的猪面部检测系统搭建与优化🐷 养殖业的智能化转型正在加速推进，而猪面部检测技术作为生猪健康管理的重要一环，正受到越来越多的关注。今天，我们将一起搭建一个基于YOLOv8-DynamicHGNetV2的猪面部检测系统，让你的AI养殖技能UP UP！✨

深度学习--BP神经网络&梯度下降&损失函数深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。是一种人工智能的子领域，它基于人工神经网络的概念和结构，通过模拟人脑的工作方式来进行机器学习。深度学习的主要特点是使用多层次的神经网络来提取和学习数据中的特征，并通过反向传播算法来优化网络参数，从而实现对复杂数据的建模与分类。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并被广泛应用于各种领域。

大模型面试400问第一部分第一章判别式AI的目标是学习条件概率分布 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)，即给定输入 X X X 时输出 Y Y Y 的概率。它关注的是"边界"——如何最好地区分不同类别。

不大姐姐AI智能体

搭了个小红书笔记自动生产线，一句话生成图文，一键发布，支持手机端、电脑端发布进入 2026 年，公域流量的竞争已经到了比拼“工业化产能”的阶段。搭了个小红书笔记自动生产线，一句话生成图文，一键发布，支持手机端、电脑端发布。

虹科网络安全

艾体宝方案 | 释放数据潜能 · 构建 AI 驱动的自动驾驶实时数据处理与智能筛选平台随着自动驾驶技术从原型验证迈向规模化商用，研发范式正经历从“以算法为中心”向“以数据为中心”的根本性转变。海量、高维、多模态的道路采集数据，已不再只是测试过程中的副产物，而是驱动算法持续演进、提升系统安全冗余和泛化能力的核心生产资料。

Deepoc数学大模型：发动机行业的算法引擎在发动机技术向高功率密度、低排放、智能化发展的关键阶段，传统基于经验公式和固定控制策略的优化方法已难以满足新一代智能发动机的需求。Deepoc数学大模型的出现，为发动机行业带来了从"经验驱动"向"算法驱动"的范式变革，让发动机控制从"固定标定"升级为"智能优化系统"。

从“数据孤岛”到“智慧医脑”：实战 MCP 协议安全接入 HIS 系统，构建医疗级 AI 辅助诊断合规中台医疗大数据的碎片化与敏感性长期以来阻碍了 AI 在临床决策支持系统（CDSS）中的深度应用。Model Context Protocol (MCP) 协议的引入，为打破 HIS 系统、LIS（实验室信息系统）与 PACS（影像归档系统）之间的壁垒提供了全新的“安全连接器”架构。本文深度剖析了如何利用 MCP 的 Resources 与 Tools 机制，在不改变医院现有内网安全拓扑的前提下，实现医疗数据的语义化治理。我们将实战演示如何构建一个具备 HL7/FHIR 标准转换、动态数据脱敏以及医疗逻辑校验

解决内外贸双轨制难题，外贸ERP智能引擎同步管理国内外合规与标准然而，当政策通道被打通后，企业自身的管理体系是否已经准备好迎接内外贸业务的融合？许多企业在实际操作中发现，内外贸业务并存带来的不是简单的加法效应，而是一系列复杂的管理挑战。

大模型面试题84：是否了解 OpenAI 提出的Clip，它和SigLip有什么区别？为什么SigLip效果更好？先给你一个核心结论：CLIP和SigLip都是“图文配对”的多模态模型，它们的架构几乎一样，但训练方式（损失函数）完全不同——CLIP是“全局大乱斗”式对比学习，SigLip是“一对一判断”式二元分类。SigLip效果更好，本质是因为它更高效、更稳定、更适合大规模训练。

第九章：EM 算法目录1. 缘起：最大似然估计 (MLE)2. 困境：当数据变得“暧昧”3. 直观破解：投硬币的智慧4. 深入骨髓：数学推导与 Jensen 不等式

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