本文提出了一种新的残差去噪扩散模型（），它通过将传统的单一去噪扩散过程解耦为残差扩散和噪声扩散这两个过程，构建了一个双重扩散框架。这一框架将去噪型扩散模型从原本难以解释的图像修复任务扩展为一种统一且可解释的模型，用于图像生成和图像修复。具体来说，残差扩散表示从目标图像向退化图像的方向扩散，并在逆向生成过程中明确指导图像修复的过程。而噪声扩散则表示扩散过程中存在的随机扰动。残差部分优先处理“确定性”

本研究旨在开发基于多源数据融合的智慧运输决策支持系统。针对大件货物运输中涉及的复杂场景与动态环境，通过无人机航摄影像、GNSS定位数据及传感器信息，构建港口全域高精度三维数字模型，并结合YOLO目标检测与OCC占用感知技术，实现对船舶、特种车辆及货物的实时监控与精准定位。系统将综合考虑道路状况、货物特性及外部环境因素，降低运输时间与能耗，同时通过风险预警机制有效减少安全事故的发生概率。

摘要：本文探讨了MoE（混合专家）架构在大模型发展中的关键作用，重点分析了SwitchTransformer论文的创新点。该论文通过简化MoE路由机制，提出仅激活单个专家的top-1路由策略，在保持计算量不变的前提下显著提升了模型性能。实验表明，SwitchTransformer在相同计算资源下可获得7倍预训练加速，并首次实现了万亿参数模型的稳定训练。同时，文章还讨论了DeepSeek最新提出的E

在开始分享这篇论文之前，我们需要来搞清楚一个定义，什么是Agent？就从最近比较火的openclaw说起，它就是一个 Agent，Agent是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能体。Agent具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力，主要分为感知，决策和行动板块。如上图所示，一个基于大模型的Agent系统可以拆分LLM(大模型)、记忆(Memory)、任务规划(Plann

在开始分享这篇论文之前，我们需要来搞清楚一个定义，什么是Agent？就从最近比较火的openclaw说起，它就是一个 Agent，Agent是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能体。Agent具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力，主要分为感知，决策和行动板块。如上图所示，一个基于大模型的Agent系统可以拆分LLM(大模型)、记忆(Memory)、任务规划(Plann