「运动流标注」共找到 351 篇相关文章
【医学影像分割】UN-SAM：一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块，能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度，实验显示其在多数据集表现优，代码已开源。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。
机器人也会「摸鱼」了？宇树G1赛后葛优瘫刷美女视频，网友：比人还懂享受生活
宇树G1机器人在2025世界人形机器人运动会夺冠后，赛后“葛优瘫”刷视频的画面走红。此次运动会上，宇树机器人成绩亮眼，不过也出现“肇事逃逸”等小插曲，技术在进步中也暴露一些问题。
OpenAI自研芯片270天光速成功！谷歌TPU大将主导，老黄一夜大客户变对手
OpenAI发布自研推理加速芯片Jalapeño，与博通和Celestica合作打造，专为大模型优化，9个月就流片。操刀者是前谷歌TPU核心成员Richard Ho，计划2026年底部署。此前谷歌、微软等已自研芯片，英伟达客户变对手。
顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务，打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下，焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出，大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环，该司据此在多领域落地应用。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。