上图展示了NavCoT的完整工作流程：首先通过视觉到文本系统将环境图像转换为文字描述，然后LLM基于指令、历史轨迹和当前观察，依次完成未来想象、视觉信息过滤和行动预测三个步骤，形成可解释的推理链。在R2R数据集上，基于LLaMA 2的NavCoT通过简单微调，在成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）上比基于GPT-4的方法提升约7个百分点，同时单步推理时间从9.8秒缩短至0.5秒。实验表明，

FramePack 的出现非常重要，不仅是对技术本身的突破，而是在大幅度降低本地 AI 视频创作硬件需求的情况下，让 AI 视频生成技术变得更加更加容易上手玩，让更多人可以享受到 AI 视频创作的乐趣。而现在，使用新发布的 FramePack，只需要一个带有 6GB GPU 内存的 RTX 3060 笔记本，就可以在本地流畅地生成。实验发现第三种采样方法可以将用户的输入视为高质量的第一帧，并不断优

在Cherry Studio MCP服务器里配置文生图MCP-server，魔搭上目前有几个支持生图的MCP，比如ModelScope-Image-Generation-MCP和MiniMax-MCP，两者都在魔搭的云端资源上部署，可以支持SSE的方式调用。魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。而就在今天，自

近期小白因为项目需要开始在电脑上配置深度学习环境。经过一些列的苦难折磨之后，电脑环境终于配置好了，但是却被我的显卡劝退了。我是用的是算力2.1的显卡，环境要求算力3以上的显卡，无奈最后只能使用实验室的服务器了。下面列出各种型号的英伟达 GPU与对应的算力，希望能够帮助各位读者。在配置环境之前先看一下自己显卡的算力，以免像小白一样耽误时间。提示：利用浏览器的搜索功能（Ctrl+F），查询自身GPU的

在AI大模型竞技场LMSYS上，发布不到半个月的DeepSeek-V3-0324，已经超过了曾经的「当红炸子鸡」DeepSeek-R1！腾讯旗下拥有超10亿用户的微信平台，将DeepSeek的模型接入后，用户量呈爆发式增长，迅速成为中国AI领域的明星企业。作为异军突起的现象级产品，DeepSeek的增长速度除了创造AI产品的增长奇迹，更是重新定义了全球的AI竞赛格局。奥特曼也表达了自己的焦虑，并考

从投稿到发表就长达6-7个月，而AI领域的技术每7个月就更新一轮，这意味着——论文刚发出来，SOTA就已更新换代，导致很多成果已经过时。因此，学生、独立研究者、边缘学者可能被「挡在门外」，自然交流、跨领域合作机会被压缩，这样就使得学术社群的包容性和开放性也严重受限。尤其是在2023-2024年，由于LLM的爆炸式进展，AI研究者的年均发文数已经超过了4.5篇，并且还有继续飙升的趋势。这样做的优势就

以Qwen2.5-VL为例，其3B、7B、72B模型大小指的只是LLM部分，并没有包含Vision模块，实际上3B模型的参数量接近4B，视觉模块大概0.4B左右，三个不同大小的VLM使用的是统一的视觉模型。识别错误的原因实际上是由于训练步数过少导致的。SmolVLM2-256M版本用的是Google的SigLip模型，一个基于ViT的视觉模型，选用的是最小的SigLip-93M的版本，HF论文里没

DEIMv2的成功，标志着基于DETR的实时检测器在与YOLO的竞争中，已经从“追赶者”变成了“领跑者”。它不仅证明了视觉基础模型（如DINOv3）在实时检测任务中的巨大潜力，更通过巧妙的适配器设计（STA）和系统性的多尺度优化，为如何在资源受限的条件下有效利用这些大模型提供了宝贵的经验。CV君认为，这个STA模块是本文最大的亮点，它用一种“参数免费”的方式（双线性插值）和极小的代价（轻量CNN）

：实验采用了新收集的数据集，并通过在野外问答数据和创新的2D指向数据上的微调，证明了72B Molmo模型在开放权重和数据模型类别中的领先性能，并与GPT-4o、Claude 3.5和Gemini 1.5等私有系统在学术基准和人类评估中进行了比较。】：PanAf-FGBG数据集包含20小时野生黑猩猩行为视频，共350个独立相机位置，实验使用该数据集，评估了在分布内和分布外条件下的模型性能，并提出了

同时，它在可提示概念分割方面（右图）也取得了进展，用户可以通过一个简短的名词短语、图像范例或两者的组合，来指定一个视觉概念并分割出其所有实例。与 SAM 2 相比，SAM 3 在可提示视觉分割（Promptable Visual Segmentation，PVS）上表现更优，并为可提示概念分割（Promptable Concept Segmentation，PCS）设定了新的标准。例如，在 LVI