除了综上所述，选择芯片时，要从以下几个方面考虑。首先，要考虑算力性能、内存大小（显存大小）、显存带宽和互联带宽：算力性能决定了训练和推理的速度。在推理时，表现就是输出Token的快慢。内存大小决定了支持的模型大小。可以根据参数量进行估算，比如7B模型在FP16推理时显存通常为16-20GB。显存带宽决定了训练和推理的速度。互联带宽决定了多卡情况下的训练和推理的速度。其次，还要考虑并行计算单元的数量

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型，通过双重动作表示（结合键盘输入和摄像机姿态）、重建上下文记忆机制和时间重构技术，解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法，有效防止误差累积，实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性，支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型，通过双重动作表示（结合键盘输入和摄像机姿态）、重建上下文记忆机制和时间重构技术，解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法，有效防止误差累积，实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性，支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型，通过双重动作表示（结合键盘输入和摄像机姿态）、重建上下文记忆机制和时间重构技术，解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法，有效防止误差累积，实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性，支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

AI视频生成技术正迎来突破性发展，以Vidu、Sora等模型为代表，实现了"文字直接生成视频"的跨越。核心技术基于扩散模型和Transformer架构：扩散模型通过"去噪"学习从噪点重建画面，Transformer则负责理解时空信息。新一代模型在时空一致性、物理模拟和叙事能力上取得显著进步，能生成长达1分钟的高质量视频。其数学本质是学习高维视频流形结构，通过

为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。

本文介绍了基于距离变换和分水岭算法的粘连物体分割与计数方法，对比了Halcon和OpenCV的实现效果。该方法适用于粘连不严重的物体分割，通过阈值处理、距离变换、分水岭算法等步骤实现。实验表明，Halcon实现更简单稳定，而OpenCV需要更多预处理步骤且对图像质量要求较高。文章以糖豆和硬币为例展示了两种实现效果，指出当严重粘连时可能需要改用形态学+连通域方法。最后强调实际应用中需根据具体情况选择

本文介绍了基于SAM3视觉大模型的文本提示图像分割方法。文章详细阐述了五个核心步骤：模型初始化与配置、图像预处理、文本提示设置、模型推理以及结果后处理与可视化。通过代码示例展示了如何利用文本提示（如"穿红衣服的人"）实现精准目标分割，并提供了多个分割效果示例。SAM3模型支持点、框和文本多种提示方式，其文本提示功能显著提升了交互性和实用性，使用户能通过自然语言描述快速分割目标物

本文介绍了基于SAM3视觉大模型的文本提示图像分割方法。文章详细阐述了五个核心步骤：模型初始化与配置、图像预处理、文本提示设置、模型推理以及结果后处理与可视化。通过代码示例展示了如何利用文本提示（如"穿红衣服的人"）实现精准目标分割，并提供了多个分割效果示例。SAM3模型支持点、框和文本多种提示方式，其文本提示功能显著提升了交互性和实用性，使用户能通过自然语言描述快速分割目标物

5 Exercise 9-2: Classifier Implementation练习9-2：找到kaggle的这个数据集做多分类Dataset ref：https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge/data