本项目基于 YOLOv8 构建了一个面向建筑工地的钢筋智能检测系统，能够实现高精度的钢筋目标识别与数量自动统计，并通过 PyQt5 提供直观的可视化界面，支持图片、视频及实时摄像头多种输入方式。系统不仅具备快速推理和稳定检测能力，还提供完整的训练流程与数据集，便于二次训练和模型迭代。整体方案实现了从算法感知到工程应用的闭环，为智能工地管理、施工监控和建筑科研提供了高效、可扩展的视觉 AI 支撑。

本项目以 YOLOv8 为核心，构建了一个高效、功能完善的家庭厨房物品识别系统，支持 30 类日常物品的检测与可视化展示。系统集成了完整训练流程、可拓展数据集配置及 PyQt5 图形化界面，实现了从算法研发到实际应用的一站式解决方案。无论是 AI 学习研究、家庭智能管理，还是智能家居和垃圾分类等应用场景，该系统都提供了一个可靠的基础平台。未来可进一步拓展移动端部署、语音提示或与智能硬件联动，真正实

本文从系统架构与算法实现两个层面，系统阐述了基于深度学习与多 Agent 协同机制的智能感知与决策方案。通过明确各类 Agent 的功能边界、交互方式与协作策略，构建了一个具备感知、分析、决策与执行闭环的智能系统模型。实践表明，多 Agent 架构在复杂动态环境中能够有效提升系统的鲁棒性、扩展性与整体决策效率，为智能交通、智能制造与智慧城市等场景提供了一种具备工程可行性的技术范式。

本文围绕电网绝缘子破损与闪络缺陷检测这一典型工业视觉问题，系统性地介绍了一套 基于 YOLOv8 的智能检测系统 的完整实现过程。从问题背景、系统架构、模型训练，到可视化应用与工程部署，展示了深度学习技术在电力运维场景中的实际价值。实践表明，只有将算法能力与工程需求深度结合，AI 技术才能真正落地并产生长期价值。本项目不仅适合作为电力巡检智能化的参考方案，也为其他工业缺陷检测场景提供了可复用的技术

本文围绕“中药材智能识别”这一典型的 AI 落地场景，系统性地介绍了一个基于 YOLOv8 的 100 类中药材目标检测工程实践。从问题背景、数据集设计、模型选型，到训练评估、推理实现以及 PyQt5 可视化部署，完整呈现了一个可复现、可扩展、可实际使用的计算机视觉项目闭环。该方案不仅验证了 YOLOv8 在多类别、小目标复杂场景下的有效性，也体现了将深度学习模型工程化、产品化的实现路径。对于希望

DeepSpeed-Ulysses 技术实战：8张A100训练176B大模型 摘要：本文详细介绍了如何利用DeepSpeed-Ulysses技术在8张A100显卡上高效训练1760亿参数大模型。传统并行策略面临显存不足的挑战，而Ulysses通过创新的序列并行技术，将输入序列分割到不同GPU处理，结合ZeRO-3优化器，成功将显存需求从352GB压缩到24GB以下。文章包含技术原理解析、环境搭建指

随着人工智能算力的不断提升，算子作为AI模型计算的最小单元，其高效开发和优化显得尤为关键。华为Ascend平台的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）为开发者提供了完善的算子编程框架，使得在Ascend AI处理器上实现高性能算子成为可能。本文将深入解析CANN算子开发的编程接口、基础与高阶API、Host端Tiling机制及调测手段，帮助开发

LoRA秩选择是大模型高效微调中的关键环节。通过理论指导与实践验证相结合的系统化方法，我们可以在保持模型性能的同时，大幅提升参数效率和训练速度，为大模型的广泛应用奠定基础。随着研究的不断深入，我们期待出现更加自动化、理论更加严谨的秩选择方法，进一步推动大模型技术的发展。

在本次实践中，我们借助飞算JavaAI，仅用3天时间就成功构建并交付了一个具备金融业务流程、权限管理、数据风控等复杂模块的系统，系统初测漏洞率相比传统项目下降超过90%。这一成果不仅验证了AI驱动的开发模式的可行性，更为金融级系统的敏捷构建提供了全新解决方案。

华为云MaaS（Model-as-a-Service）平台为大模型的推理与应用提供了稳定、高效、安全的基础支撑。结合 DeepSeek 等先进的中文对齐大模型能力，可以实现对用户语言的精准理解、目标导向的反馈生成以及知识图谱辅助的成长建议推理。通过将该模型能力与多轮对话智能体框架相结合，我们可以构建一个具备目标引导、策略规划、心理激励三大核心能力的 “自我成长顾问导师智能体”。