Jina是一个开源的云原生AI服务框架，专为构建和部署机器学习模型而设计。它支持gRPC、HTTP和WebSocket通信协议，能处理文本、图像等多模态数据。核心功能包括：通过Executor封装业务逻辑，使用Deployment部署服务，利用Flow编排复杂流水线。Jina提供动态批处理、流式输出和弹性扩展等特性，支持从本地开发到生产环境的无缝过渡。安装简单，只需pip install jina

在本文中，我们将探讨如何使用 TensorFlow Lite 的 MoveNet Lightning 模型和 OpenCV 构建实时姿势检测系统。这个项目使我们能够使用网络摄像头检测身体关节并动态地可视化运动。 

介绍首个面向多模态大模型的大规模火灾理解数据集DetectiumFire。该数据集包含2.25万张图像和2500个视频，突破传统火灾检测仅提供边界框标注的局限，创新性地采用专家级文本描述标注，并引入8000多张合成数据。数据集覆盖室内外多种火灾场景，包含高低风险火源，有效提升AI对火灾场景的细粒度理解能力。实验显示，基于该数据集训练的模型能显著降低误报率，并实现燃烧物识别、环境评估等高级推理功能。

《StreamingVLM：实时无限视频流理解框架》摘要 StreamingVLM创新性地提出了一种训练与推理统一的流式视觉语言模型架构。该框架通过重叠窗口全注意力监督微调(SFT)，实现了有限长度训练与无限长度推理的自然对齐。关键技术包括：高效KV缓存复用机制(注意力汇聚、短窗口视觉缓存与长窗口文本缓存)和连续位置编码，在单张H100显卡上实现8FPS的稳定流式推理。研究团队构建了首个平均时长超

本文介绍一个种新型视觉基础模型DefMamba，通过多尺度 Backbone 结构和可变形 Mamba 模块，结合动态扫描策略（DS），显著提升了视觉任务的表现。该模型在图像分类、目标检测和语义分割等任务中均优于现有方法，展现了强大的特征提取和细节感知能力。

最近一篇论文因其吸引眼球的标题而刷屏科技自媒体："The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN (GAN 已死？GAN 万岁！一个现代 GAN 基模)"。我不喜欢这种浮夸的标题，因为真正有价值的论文不必靠标题吸引人。带着怨气通读完论文后，我发现这篇论文果然没有做出特别大的创新。

如题。

多模态 LLM 的一个更被低估的功能是它们能够生成边界框来检测对象。我记得我们向一些朋友展示您可以使用 Moondream 和 Qwen VL 检测物体，他们非常震撼。

本文探讨了检索增强生成（RAG）技术在智能体与大模型应用中的最新发展。随着技术进步，RAG正从"检索+生成"向"检索+推理+记忆+多模态"一体化演进。文章重点分析了三个关键方向：1）推理篇：通过知识图谱、蒙特卡洛树搜索等优化推理链构建；2）记忆管理：引入动态检索、注意力过滤与多智能体协作机制；3）多模态RAG：利用视觉语言模型和张量化检索处理复杂数据。同时指

在 Seedream 2.0 中，采用了一种严格的数据过滤策略，系统性地剔除包含轻微缺陷（如水印、覆盖文字、字幕、马赛克等）的图像数据。这种严格的过滤显著限制了训练所用数据量，尤其考虑到此类缺陷样本约占原始数据集的 35%。为解决这一问题，Seedream 3.0 引入了一种创新的“缺陷感知训练范式”。该范式包含一个专门训练的缺陷检测器，基于 15,000 张由主动学习引擎挑选并人工标注的样本构建