人工智能

以科技守护坦途：推进高速公路视频能见度检测势在必行2025 年 12 月 6 日 22 时许，G30 连霍高速 K3906 公里附近的一场悲剧，让我们再次直面高速公路交通安全的严峻挑战。相距 1 公里的两个路段，因局地突发大雾且冬季夜间地面温度低于零度，路面短时间湿滑结冰，接连发生车辆追尾相撞事故，5 辆大车与 7 辆小车卷入其中，最终造成 9 人死亡、7 人受伤的惨痛后果。当我们为逝去的生命惋惜、为受伤的人员揪心时，更应深刻反思：如何借助科技力量，提前预警类似低能见度引发的交通安全隐患？推进视频能见度检测技术在高速公路的全面应用，正是守护万千出行者生命

财经三剑客

理想汽车11月交付33181辆历史累计交付近150万辆2025年12月1日，理想汽车公布2025年11月交付数据。2025年11月，理想汽车交付新车33,181辆。截至2025年11月30日，理想汽车历史累计交付量为1,495,969辆。

DeepSeek-V3.2：开源大模型的里程碑式突破与硅基流动平台实战指南欢迎来到小灰灰的博客空间！Weclome you！博客主页：IT·小灰灰爱发电：小灰灰的爱发电热爱领域：前端（HTML）、后端（PHP）、人工智能、云服务

计算机组成原理（2）：计算机硬件的基本组成无论你是计算机专业的学生、软件开发者，还是刚入门的小白，你都会发现一个绕不开的问题：我们每天使用的计算机，到底是怎么运行的？

远健生物宣布“重生因子 R-01”全球首创研发成功细胞炎症逆转方向实现里程碑式突破（中国香港，12 月 1 日）中国香港远健生物科技有限公司今日正式宣布，其原创科研项目——“重生因子 R-01”在细胞炎症逆转方向的全球联合研发中取得里程碑式阶段性成功。该项目被视为在慢性炎症与衰老相关疾病领域具有突破意义的中国原创方案，也被远健生物定位为“远健纪元”的重要起点。

什么?大模型部署需要多少显存你都不知道?虽然大模型出来有段时间了，但是依然有很多的开发者不知道如何下手去部署一个自己的本地模型，甚至不知道，自己本地的资源适合部署什么模型，什么模型需要多少资源。今天我们就来讲讲这个常规的基础问题。

roman_日积跬步-终至千里

【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点📌 适合对象：计算机视觉初学者、图像处理入门者 ⏱️ 预计阅读时间：30-40分钟 🎯 学习目标：理解特征点的概念、Harris角点检测器的原理和应用

【建模先锋】

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关于GEO的研究总结#使用 Notebooklm 来研究论文和整理报告#PDF分享做内容往往需要研究内容本身以及带给读者的价值。传统是通过SEO优化网站的排名，现在随着AI Chat用户的增多，有不少用户直接通过Chat找到内容。

生成论实验室

即事是道：一种基于生成论的分布式体验存在论周林东.即事是道：一种基于生成论的分布式体验存在论.哲学社会科学预印本平台:https://zsyyb.cn/abs/202512.00974.[PSSXiv:202512.00974V1]

公司内网部署大模型的探索之路公司的办公环境是内网，不和互联网相连（保密单位，别问为啥这样），要更新个项目依赖啥的，很麻烦，要使用U盘来回拷贝文件，这是前提，我现在要在内网环境部署大模型，也是一波三折，以下是我的探索之路

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第7节——积分技巧（Integration Techniques）-代换积分法∫(3x+1)e3x+1dx\int(3x+1)e^{3x+1}dx∫(3x+1)e3x+1dx∫6x⋅e3x2dx\int 6x\cdot e^{3x^2} dx∫6x⋅e3x2dx

【分布式利器：大厂技术】4、字节跳动高性能架构：Kitex+Hertz+BytePS，实时流与AI的极致优化字节跳动的分布式技术，是“低延迟、高吞吐”的代名词——支撑抖音的亿级日活、剪映的AI特效、直播的实时弹幕，字节的方案始终围绕“实时流+AI”场景优化，主打“轻量、高性能、云原生”。

阿正的梦工坊

DreamGym：通过经验合成实现代理学习的可扩展化今天，我们来聊聊一篇刚刚发布的论文：《Scaling Agent Learning via Experience Synthesis》（通过经验合成实现代理学习的扩展）。这篇论文由Meta Superintelligence Labs和FAIR团队主导，发表于2025年11月7日（arXiv:2511.03773v2）。如果你已经熟悉PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO（Group Relative Policy Optimization）等RL算法，这篇论文会特别

湘-枫叶情缘

人脑生物芯片作为“数字修炼世界”终极载体的技术前景、伦理挑战与实现路径随着“数字修炼世界”概念的演进，其终极载体问题成为制约系统深度与广度的关键瓶颈。本文提出一种革命性构想：将具备双向高带宽脑机接口（BMI）与基因编辑调控功能的人脑生物芯片作为系统的物理宿主。该芯片不仅是高级认知交互的界面，更是通过闭环神经调控与精准基因治疗改造宿主生理状态、实现疾病根除、抗性增强及寿命延长的综合平台。在此基础上，本文探讨了“科学基因修炼”取代传统生育成为人类进化新范式的可能性。本研究系统梳理了支撑这一构想的多学科理论基础，包括神经可塑性理论、表观遗传学、合成生物学及进化发育生物学。通过构建

侦察、测向、识别、干扰一体化平台系统技术实现侦察、测向、识别、干扰一体化平台系统（以下简称“一体化平台系统”）是一种融合多域感知、信号处理、智能决策与电子对抗功能的综合电子信息系统。该系统通过集成侦察接收、测向定位、信号识别、干扰发射等核心模块，实现对复杂电磁环境下目标信号的“发现 - 定位 - 识别 - 对抗”全流程闭环作业，能够快速响应战场或任务区域的电磁威胁，为作zhan指挥、电磁频谱管控等提供实时、精准的技术支撑。

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作物模型的未来：DSSAT与机器学习、遥感及多尺度模拟的融合随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、

AI核心知识38——大语言模型之Alignment（简洁且通俗易懂版）AI 对齐 (AI Alignment) 是人工智能领域最核心、最哲学，也最关乎人类命运的概念。简单来说，AI 对齐就是确保人工智能的目标、行为和价值观，与人类的意图和利益完全一致。

关键词解释：对比学习（Contrastive Learning）摘要：对比学习是一种自监督表示学习范式，其核心思想是通过拉近语义相似样本（正样本对）、推开语义不同样本（负样本对），使模型学到具有判别性的特征表示。它无需人工标签，仅利用数据自身的结构或增强策略构建监督信号，在计算机视觉、自然语言处理和多模态学习中取得了突破性进展。

【机器学习】27 异常检测（密度估计）最常见的异常检测算法是密度估计，构建一个概率模型，如果 p(xtest)<εp(x_{test})<\varepsilonp(xtest)<ε，标记为异常