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OpenClaw爆火,装对 Skill 才是真・效率神器

如果说工具是 AI 的「手脚」,那 Skill 就是 AI 的「大脑决策逻辑」——它本质上是一份固化了“做事经验”的执行说明,告诉 AI:遇到什么任务、该用什么工具、按什么顺序做、输出要符合什么规范、要避开哪些坑。不用复杂技术,大多是 Markdown 格式的说明 + 简单的 YAML 配置文件,却能让 AI 的执行效果翻倍。举个最常见的例子:处理工作邮件工具:邮件客户端、日历、待办清单。

#人工智能
Lab4AI上线一键部署OpenClaw,附2分钟云养虾指南

OpenClaw 已适配大模型实验室Lab4AI环境,支持无缝部署。通过高度可定制的脚本配置引擎,你可以:✅ 灵活定义数据流与控制逻辑✅ 与各类第三方应用深度集成✅ 构建高效的大模型研发闭环5 分钟,云养一只虾,现在开始吧!

#数据库#服务器#运维
云端部署 OpenClaw:打造 24 小时“数字生命”助手

谁还在被AI“画大饼”?写邮件要自己点发送,列待办要自己去执行,看似智能实则只是 “嘴炮工具”,根本落不了地。但 2026 年初这款现象级 AI 产品的出现,彻底改变了这一现状 —— 它就是被网友亲切称为「那只龙虾」🦞的,一款真正能 “动手办事” 的。从Clawdbot到Moltbot,再到如今的OpenClaw,这款开源AI智能体框架在短短一个月内,,朋友圈、开发者社区全是它的身影,TechC

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#人工智能
Lab4AI上线一键部署OpenClaw,附2分钟云养虾指南

OpenClaw 已适配大模型实验室Lab4AI环境,支持无缝部署。通过高度可定制的脚本配置引擎,你可以:✅ 灵活定义数据流与控制逻辑✅ 与各类第三方应用深度集成✅ 构建高效的大模型研发闭环5 分钟,云养一只虾,现在开始吧!

#数据库#服务器#运维
AAAI2025!北理工团队提出FBRT-YOLO:面向实时航拍图像更快更好的目标检测 |计算机视觉|目标检测

论文《FBRT-YOLO: Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection》提出了一种针对航拍图像目标检测的优化方法。针对航拍场景中小目标密集、尺度变化大等挑战,该研究通过轻量化网络设计、增强的多尺度特征融合、专设小目标检测层以及注意力机制等技术,显著提升了检测速度和精度。实验表明,FBRT-YOLO在保持高精度的同时实现了更快的处理速

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#计算机视觉#目标检测
腾讯混元世界模型 HY-World 1.5发布并开源:首个开源、实时交互、长期几何一致性的世界模型来了

今日,腾讯混元发布并开源 HY-World 1.5(WorldPlay),其支持实时交互生成、保持3D-致的世界模型。适用于风格多样的场景生成,支持3D重建、文本触发事件等多种应用。HY-World 1.5到24 FPS 生成一致性的长时域流式视频,与现有技术相比表现优异。其在不同场景中表现出强大的泛化能力,支持真实世界和风格化环境中的第一人称和第三人称视角,实现了3D重建、可提示事件和无限世界扩

#人工智能
集结MIT、英伟达等名校名企!FoundationMotion革新视频运动理解,开源模型竟超闭源大模型

FoundationMotion是全自动数据标注pipeline,通过“检测-跟踪-生成”三步提取视频运动信息并生成结构化数据,视频预处理裁剪片段、过滤摄像机剧烈运动视频,物体检测与跟踪含开放词汇检测、人类中心检测及时序跟踪,分别识别通用物体、聚焦人机交互、维持跨帧一致性,GPT-4o-mini将跟踪数据转为含7维度的自然语言,同时生成5类运动理解问答对,模拟运动逻辑推理需求。运动理解是物理推理的

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#开源#人工智能
AAAI2025!北理工团队提出FBRT-YOLO:面向实时航拍图像更快更好的目标检测 |计算机视觉|目标检测

论文《FBRT-YOLO: Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection》提出了一种针对航拍图像目标检测的优化方法。针对航拍场景中小目标密集、尺度变化大等挑战,该研究通过轻量化网络设计、增强的多尺度特征融合、专设小目标检测层以及注意力机制等技术,显著提升了检测速度和精度。实验表明,FBRT-YOLO在保持高精度的同时实现了更快的处理速

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#计算机视觉#目标检测
大模型训练全流程实战指南工具篇(七)——EasyDataset文档处理流程

本文详细介绍了EasyDataset工具在大模型训练数据预处理中的应用。作为专为领域数据集构建设计的工具,EasyDataset实现了从文献解析到数据集构造的全流程闭环,具备智能文献处理、领域标签体系、智能数据生成等核心功能。 文章重点讲解了: 安装配置流程,支持Windows/macOS/Linux系统 文本处理核心步骤: 支持Markdown/PDF/DOCX/TXT格式 提供多种智能分块策略

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#人工智能#深度学习#机器学习
大模型训练全流程实战指南工具篇(六)—OCR工具实战指南(以DeepSeek-OCR-2为例)

本文以DeepSeek-OCR-2为例,详解其核心特性、本地部署及vLLM推理实战。并延伸后处理策略,涵盖数据清洗、RAG优化到多模态检索,打通从“读出来”到“用起来”的全链路,为高质量数据集构建提供实战指南。有了OCR工具等统一格式后,接下来数据处理流程的重要工作就是构建数据集了,下篇内容笔者将分享当前通用的数据处理工具EasyDataset, 大家敬请期待~

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