以OpenAI、Google、Anthropic为核心的头部阵营，在技术迭代速度（GPT-4.5到GPT-4.1的非线性版本演进）、多模态融合（Gemini 2.5 Pro支持10M token超长文本处理）、垂直领域突破（Claude 3.7 Sonnet Extended专注代码生成）等维度持续保持代际优势。2025年了，当初从CHatGPT的惊艳出场，到如今下场和各个大模型拼杀。：Suno

在Python的技术生态中，丰富多样的库是其一大亮点，这些出色的库大大拓展了Python的应用边界，堪称改变编程格局的“利器”。Ruff是基于 Rust 语言编写的超快速代码检查工具，其设计初衷便是凭借自身强大功能，以 “一器之力” 取代 Flake8、Black 和 isort 这几款传统工具，为开发者提供更高效、便捷的代码检查与格式化解决方案。：LangChain可以与OpenAI、Huggi

通俗点讲，就是因地制宜，招待不同的客人，厨师不再听命于东家，而是问客人想吃啥。这个不方便体现在很多方面，现在的 DeepSeek 就好像一个特长生，除了理解文本比较出色，看图说话的能力基本上是没有的。好比我是一个产品经理，我有个不错的想法，但我不会写代码，我需要一个开发替我去实现。但不巧的是，我的开发手上还有别的活儿。以往的模型多少有点独裁专断在里面，不管来的什么客，也不管这客喜欢吃啥，都请他吃一

因此，作者引入了一些后处理步骤来清理数据集：第一，作者发现，尽管提示描述模型不要描述想象的内容，但模型仍然倾向于输出这类内容，不过会带有一些明显的词，如“indicating”“suggesting”“possibly”。例如，在图2中，“dishes”只是图像的一小部分，并且图像中有许多类似盘子的物体。在这个任务中，作者从检测器中选择正对象查询，即与标签分配中的真实边界框匹配的查询，并使用大语言

作者：李姝编辑：李宝珠转载请联系本公众号获得授权，并标明来源HyperAI超神经为大家准备了 10 个中文医学相关的数据集，支持在线使用与加速下载，快来体验吧~医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像 RJU

来源：鲜枣课堂引言：今天这篇文章，我将给大家详细介绍一下人类算力的演进过程。这是一段波澜壮阔的历史，值得我们驻足与回忆。█人工算力时代人类对算力的利用，从远古时期就已经开始了。大脑，是我们最原生的算力工具。依靠大脑所提供的算力，我们才得以生存。动物也有大脑，也有算力，但是远远不如人类强劲。在漫长的进化过程中，人类的大脑越来越发达，最终帮助自己从万物生灵中脱颖而出，成为了地球的主宰。在人类早期阶段.

GPT-4.5 在自然语言处理、减少幻觉和更自然的交互方面表现出显著改进，而生态系统中其他模型则服务于不同的目的：较小的模型如 o3-mini 和 o3-mini-high 在数学、科学和逻辑推理方面表现出卓越的性能，GPT-4o（“全能”）及其迷你版本专注于多模态能力，而 o1 系列强调反思推理，经典的 GPT-4 则保持为一个可靠的基石。该模型的突出特点是“扩展思维模式”，利用一种称为深思熟虑

与 SVG 不同，Canvas 是基于像素的，而且性能优秀，适合创建需要精确控制元素细节、动画效果丰富的画面，很多游戏也是基于 Canvas 实现的。AI 生成的效果很大程度上取决于输入的提示词，所以要让 AI 画出更专业的图，配置一个好的系统提示词至关重要。在 Cursor 中，我们可以设置项目级别的 Rules 规则，让 AI 始终遵循你的绘图规范。如果你对 AI 生成的图的有些地方不满意，你

是一个轻量级的 Python 工具，用于将各种文件转换为 Markdown，以便与 LLMs 和相关的文本分析管道一起使用，将重要的文档结构和内容作为 Markdown 保留（包括：标题、列表、表格、链接等）。今天我们重点看看 MarkItDown 刚刚新增的 MCP（模型上下文协议）服务器，用于与 LLM Claude Desktop 等应用程序集成。推荐一个实用的项目，最近更新了 MCP 服务

，Gemini 2.5 Pro 原生支持文本、图像、音频、视频、代码的协同处理，不仅能万字长文直出，复杂代码一遍过，而且能“看懂”视频，“听懂”音频，100 万 token 的上下文容量（约 75 万字）让它能轻松处理超长文档。DeepSeek V3-0324 则是完全相反，简直是耐心过头的学神，恨不得手把手教你，公式推导一步不落，每层概率算得清清楚楚，生怕你脑子转不过弯，活脱脱一个“教学狂魔”！