分類器效果對比：開源vs商用API，云端GPU測試省下2000元 引言 作為初創(chuàng)公司的CTO，你是否也面臨這樣的困境：需要為業(yè)務(wù)選擇一個合適的分類方案，既想測試開源模型的靈活性，又需要考慮商用API的穩(wěn)定性&#xf…

MiDaS單目深度估計(jì)實(shí)戰(zhàn)教程：從零部署到深度熱力圖生成 1. 引言：走進(jìn)3D感知的AI視覺世界 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，如何讓AI“理解”二維圖像背后的三維空間結(jié)構(gòu)，一直是極具挑戰(zhàn)性的課題。傳統(tǒng)方法依賴雙目立體視覺或多傳感器融合&#…

在軟件測試領(lǐng)域，“效率低、覆蓋窄、適應(yīng)性差” 的痛點(diǎn)長期存在：某大型電商平臺曾因回歸測試用例編寫滯后，導(dǎo)致新功能上線延遲 3 天；某金融機(jī)構(gòu)因手工測試遺漏邊界場景，引發(fā)線上交易故障。 而 AI 技術(shù)的成熟&#xff0…

零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)MiDaS：單目深度估計(jì)快速上手 1. 引言：什么是單目深度估計(jì)？ 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，從一張普通2D圖像中感知3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴雙目攝像頭或多視角幾何計(jì)算，而近年來，隨…

33語種互譯新標(biāo)桿｜騰訊開源HY-MT1.5-7B翻譯模型實(shí)戰(zhàn)指南 在多語言交流日益頻繁的今天，高質(zhì)量、低延遲的機(jī)器翻譯系統(tǒng)已成為跨語言溝通的核心基礎(chǔ)設(shè)施。騰訊混元團(tuán)隊(duì)推出的 HY-MT1.5-7B 翻譯模型，正是面向這一需求打造的新一代大模型翻譯解決…

萬能分類器對抗樣本：云端攻防測試提升模型魯棒性 1. 引言：為什么需要對抗樣本測試？ 在AI安全領(lǐng)域，對抗樣本就像黑客用來測試系統(tǒng)漏洞的特殊"鑰匙"。它們是通過精心設(shè)計(jì)的輸入數(shù)據(jù)（如圖片、文本&#xff09…

AI分類模型壓縮：萬能分類器云端量化蒸餾全攻略 引言：為什么我們需要模型壓縮？ 想象一下，你訓(xùn)練了一個超級聰明的AI大腦，但它體積太大，就像一頭大象——雖然很聰明，但沒法塞進(jìn)你的手機(jī)或智能手…

一、背景：為什么需要動態(tài)上下文發(fā)現(xiàn) 編碼 Agent 正在快速改變軟件構(gòu)建方式。其能力提升來自兩方面：更強(qiáng)的 Agent 模型 更好的上下文工程（Context Engineering）。 Cursor 的 Agent 框架（agent harness）會…