深度学习

VLA 的 Co-training：通过多源数据提升机器人泛化能力存在问题：机器人数据和互联网视觉语言数据教给模型的东西并不相同。一条常见的机器人轨迹通常包含以下信息：

大模型最新论文速读

06-15 · LLM 最新论文速览今日候选池 89 篇，硬过滤 + LLM 打分后通过评估 7 篇。关注方向：多 Agent 系统 / LLM 后训练（RL/SFT） / 扩散语言模型 / 推理加速 / 长上下文 / 量化交易

手语识别损失函数当前手语识别训练用的是多分类交叉熵损失函数：位置在：train_sign.py训练时是这样算的：也就是：

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人工智能培训

数字孪生的未来发展方向探析数字孪生是依托数据建模、实时传感、仿真推演等技术，在数字空间构建物理实体镜像的新型数字化技术，是打通物理世界与数字世界的核心桥梁。历经多年迭代，数字孪生已摆脱单一可视化展示的初级形态，从工业生产、城市治理等试点场景走向规模化落地。随着人工智能、5G、云计算等技术的深度融合，数字孪生正迎来全方位升级，朝着智能化、全域化、体系化、价值化的方向稳步迈进，成为数字经济与实体经济深度融合的核心支撑。

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github实战指南03-Pull Request 全流程实战本章目标：完整走一遍 PR 的创建、Review、合并全流程，这是企业开发中最高频的操作。PR 不是"请求合并代码"，而是一次代码评审的协作过程。

云和数据.ChenGuang

人工智能机器学习的偏置项剖析英 /ˌɪntəˈsept/ 美 /ˌɪntərˈsept/线性公式： y=w1x1+w2x2+...+by = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + by=w1x1+w2x2+...+b

从 CV 扩散到 NLP：详解 Google DiffusionGemma 架构、推理机制与优劣最近发现个好玩的大模型 DiffusionGemma-26B-A4B-it，这个模型有什么特别的呢？可以先看下下面这张图。

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卡梅德生物科普CD138(多配体蛋白聚糖-1)：细胞微环境的“信号枢纽”与机制解析在细胞生物学与靶向生物研究领域，膜蛋白作为细胞与外界环境交互的关键媒介，一直是科研关注的重点。CD138，学名为多配体蛋白聚糖-1（Syndecan-1），是多配体蛋白聚糖家族中关键的跨膜糖蛋白成员。其凭借在细胞黏附、信号传导及微环境调控中的核心作用，成为解析组织稳态与细胞功能机制的重要靶点。本文将从靶点基础属性、下游作用机制及实验应用趋势三个维度，系统阐述CD138的生物学价值。

国家超算中心昆山站异构加速卡1 显存16GB详细配置，海光 Z100SM HCUrocminfo 输出正常，amdgpu 驱动模块已加载，ROCm HSA 运行时版本 1.1，整机识别到 4 颗 CPU + 4 张 GPU。

Segearth-R2-03下面进入 “持续规划 + 源码精读第一阶段”。这次我们做两件事：我建议把整个项目拆成 10 讲，每一讲都有明确目标。

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掌握3D CNN模型结构——从时空特征建模到视频理解与医学影像核心架构目录一、前言二、什么是3D CNN（一）基本定义（二）核心目标（三）一句话理解三、3D CNN输入数据结构

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无人机航拍RGBT双模态行人检测数据集 | 可见光红外对齐低空小目标检测多模态计算机视觉基准数据标签：#无人机视觉 #RGBT多模态检测 #行人小目标识别 #红外可见光融合 #低空安防 #目标检测数据集 #深度学习 #应急搜救 #智慧城市 #跨模态对齐 #航拍感知

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解析 MiniMax M3 多模态大模型的架构/源码？📌 本期解析 MiniMax M3 多模态大模型的架构/源码。并且回顾 MiniMax 从 01 到 M3 的发展路线。

用于实验室智能识别的目标检测数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）链接:https://pan.baidu.com/s/1g-Yl6cS59822APpZtuaEaw?pwd=zk43

LightningDiT----重建与生成：在潜在扩散模型中驯服优化困境论文标题Reconstruction vs. Generation: Taming Optimization Dilemma in Latent Diffusion Models

基于 YOLOv8 + CRNN 的车牌识别系统本项目基于 YOLOv8 + CRNN+CTC 双模型流水线实现车牌检测与字符识别，提供完整的训练流程与可视化桌面应用，支持图片、视频、摄像头多种输入方式的实时检测，并能直接输出车牌号码字符串。

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掌握基于YOLO v5实现车牌目标检测任务的完整流程——从数据到部署的工业级实践目录一、前言二、任务目标拆解（一）任务本质（二）系统目标（三）后续扩展三、整体流程架构四、数据采集（一）数据来源

认知神经科学研究报告【20260087】This report analyzes the decision-making log of a DeepSeek-powered AI agent controlling a player character in a custom turn‑based survival game. The log spans approximately 500 turns and contains over 200 AI actions. The agent uses a Chain‑of‑Thought (CoT

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TRUST：RL 时保留模型的不确定性，效果提升 8%一句话介绍强化学习训练智能体的工具决策时，正确和错误决策都被训得同样自信，不确定性的区分能力被"抹平"了。TRUST 把不确定性量化直接写进奖励，当成一股排斥力，推开对错决策，让 4B 模型追平 Claude Sonnet 4