Marble则采用了3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting，3DGS）技术，用数以百万计的半透明点来表示场景结构，从而在保持较高渲染效率的同时，实现更细腻的视觉效果。此外，World Labs近期还开放了World API，开发者可以在应用中通过文本、图像或视频，直接生成可探索的3D世界，把“世界模型”嵌入到具体产品之中。以具身智能为例，世界模型提供的是对环境的可预测表示，在此之

Marble则采用了3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting，3DGS）技术，用数以百万计的半透明点来表示场景结构，从而在保持较高渲染效率的同时，实现更细腻的视觉效果。此外，World Labs近期还开放了World API，开发者可以在应用中通过文本、图像或视频，直接生成可探索的3D世界，把“世界模型”嵌入到具体产品之中。以具身智能为例，世界模型提供的是对环境的可预测表示，在此之

Marble则采用了3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting，3DGS）技术，用数以百万计的半透明点来表示场景结构，从而在保持较高渲染效率的同时，实现更细腻的视觉效果。此外，World Labs近期还开放了World API，开发者可以在应用中通过文本、图像或视频，直接生成可探索的3D世界，把“世界模型”嵌入到具体产品之中。以具身智能为例，世界模型提供的是对环境的可预测表示，在此之

9个实用AI技巧提升效率：1.编程辅助，快速开发小工具；2.合同检查，节省法律咨询成本；3.HTML网页制作，可视化展示数据；4.生活决策分析，提供多维度建议；5.图片识别处理，从植物识别到PPT转讲稿；6.LOGO设计等图片生成；7.精准写作，通过详细提示词优化内容；8.旅行计划定制及可视化；9.个性化娱乐推荐。文章还介绍了数据可视化等进阶用法，建议结合个人需求探索AI潜能，并提供了云服务器算力

(这个榜单不跑分，而是让上百万真人用户在不知道模型是谁的情况下盲测、投票，选出谁的回答更好，所以是比较真实比较有参考性的)我自己在各种写作和研究任务上密集地测了一轮各家的模型，也觉得 Gemini 2.5 Pro 的产出往往是最能打的。最聪明，上下文长，又免费，而且文笔是真的好 (是得体的好，不是 DeepSeek 那种华丽的好)。当然，平时有学习需求，自己电脑又跑不动需要云租服务器的，可以考虑易

③ 大家应该都知道DeepSeek的问题是，后训练不充分的问题，就是任务对不齐，覆盖性差，你想要的功能，他们没有做过针对性的优化，你想要的，和你能得到差很多，不像Gemini可以一击必中，常有意外之喜，DeepSeek给你的东西，大多都是它熟悉的套路，你要按照它的套路来，而不是它按照你的意思来。现在模界有一股邪火——拼命用RL Reasoning刷数据，结果分数高了，好用是一点都没好用，需要人类去

远的不说，近期开源的确实养活了很多人，连资本市场带 DeepSeek 概念的股票都能大涨，顺便带动很多科技股大赚特赚，反正我没赚到。根据某乎上的用户总结，大家分享了以下几个开源项目，其实很多小众的开源项目已经不小众了。

转型的核心驱动力来自工业场景的复杂度提升：在智能驾驶中，传统视觉算法（如 OpenCV 边缘检测）难以处理暴雨、逆光等极端场景，而大模型（如 BEVFormer）通过多模态融合实现鲁棒感知，错误率降低 62%（Waymo 2024 技术报告）。：YOLOv8 的 Backbone→Neck→Head 架构，通过残差连接实现特征复用，mAP@0.5 提升至 0.92（COCO 数据集）：用大模型提取

每个 RAG 框架都有其独特设计理念与优缺点，选择的关键在于匹配具体需求与应用环境。以下从核心维度对比 LangChain、Langchain-ChatChat 与 FastGPT 三大框架。

2025年11月，深度学习领域出现重大转向：图灵奖得主Yann LeCun宣布离开Meta创办AMI公司，聚焦"世界模型"而非主流LLM路线。他与OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever相继质疑大语言模型的局限性，认为LLM缺乏对物理世界的真实理解，单纯堆算力已接近天花板。LeCun提出JEPA新架构，通过多模态输入构建世界内部表征，强调行动智能而非语言模仿。同时，