实测中,我用 10 个子 Agent 同时调研小红书、微博、B站、GitHub、知乎等 10 个平台,一次性打开 100 个网页,CPU 占用始终在可控范围内,而每个子 Agent 的执行速度几乎和单独跑一个任务一样快。最离谱的是,有时候它还会用 WebSearch 去搜索小红书、微博这些平台的站内内容——就像用百度去搜朋友圈,除了瞎忙活,什么也搜不到。这就是为什么 web-access 能够处理

全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6登顶全球第一，重新定义AI从"回答问题"到"完成项目"的范式转变。有个AI，在真实工程任务中连续工作了8小时，完成了1200多步操作，从零搭建了一套完整的Linux桌面环境。但真实工程任务不一样：你可能需要先查资料，再写代码，发现报错后换思路，再试，再报错，再换

实测中,我用 10 个子 Agent 同时调研小红书、微博、B站、GitHub、知乎等 10 个平台,一次性打开 100 个网页,CPU 占用始终在可控范围内,而每个子 Agent 的执行速度几乎和单独跑一个任务一样快。最离谱的是,有时候它还会用 WebSearch 去搜索小红书、微博这些平台的站内内容——就像用百度去搜朋友圈,除了瞎忙活,什么也搜不到。这就是为什么 web-access 能够处理

训练过程中，它用 Gram 矩阵来约束特征分布，防止模型"躺平"——学到的特征越来越简单、越来越没有区分度。YOLO 像是提前刷了大量真题（监督学习），它知道"这道题考的是猫"是因为它见过很多张标注了"猫"的图片。但遇到角度刁钻、光线诡异的猫，它就容易翻车。没有花里胡哨的理论，就是一步一步告诉你：怎么把 DINOv3 的特征提取能力嫁接到 YOLO26 上，让你的检测器真正"看得更准"。DINOv

V4-Flash 便宜是便宜，输入 1 元/M token，输出 2 元/M token，但量大了还是肉疼。V4-Pro 更离谱，输入 12 元/M token，输出 24 元/M token，这价格要是天天调用，月账单轻松破万。用 4-bit 量化跑 V4-Flash，显存占用 ~22GB，延迟 ~80ms/token，并发能到 2-3 路。换句话说，同样的硬件，能跑更长的上下文、更大的并发。F

Gemini 2.5 Flash：$0.15/百万Token（输入），$0.60/百万Token（输出）Claude Haiku 3.5：$0.80/百万Token（输入），$4/百万Token（输出）GPT-4o-mini：$0.15/百万Token（输入），$0.60/百万Token（输出）。GPT-4.5：$2.50/百万Token（输入），$10/百万Token（输出）GPT-4o：$2.

全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6登顶全球第一，重新定义AI从"回答问题"到"完成项目"的范式转变。有个AI，在真实工程任务中连续工作了8小时，完成了1200多步操作，从零搭建了一套完整的Linux桌面环境。但真实工程任务不一样：你可能需要先查资料，再写代码，发现报错后换思路，再试，再报错，再换

RF-DETR的创新在于：用神经架构搜索(NAS)，找到了一套让Transformer实时运行的"最优解"。注意：在哪台GPU上转换，就在哪台GPU上部署（引擎文件不可跨GPU架构迁移）。DETR走的是Transformer路线，擅长全局理解，但推理速度曾是痛点。YOLO系列适合稳定生产的场景，RF-DETR适合追求精度上限的场景。60 mAP，意味着它能识别的物体更准、漏检更少、误报率更低。这不

16倍下采样后，一个32x32的小目标，就只剩下2x2像素了。这就好像你听音乐，既要看五线谱（空域），也要听频率（频域），两个结合起来才能完整理解音乐。很多方法把不同层级的特征强行融合，但高层特征语义虽然强，空间位置信息早就模糊了。这就是DA-AIFI做的事——自动找到小目标最可能出现的位置，然后重点关注。无人机航拍影像中，那些只有十几个像素的小目标，传统检测器一不小心就漏掉了。两者结合 = 既知

比如要判定责任，必须先知道事故类型、时间、主体、事实、原因。：DecaTARA数据集10项任务联动，6.8万视频+19.6万QA，为后续研究提供基准。：第一次定义了TARA（交通事故责任分配）任务，填补了事故检测和理解之后的空白。之前的模型只会"看图说话"，不会"依法断案"。：上传事故视频，AI自动生成责任认定书初稿，交警审核后签发，效率提升10倍。四、DecaTARA数据集：10项任务，6.8万