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多模态原生的暴力美学:看“理解生成”双强的商汤 SenseNova U1 到底有多好用

4月28日,商汤科技揭开了其AI版图的最新篇章,正式发布并开源了日日新SenseNova U1 Lite系列。这一原生多模态模型的面世,标志着大模型技术从简单的“能力集成”向“原生统一”的深度跨越。

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#人工智能#多模态
从“生成一篇知识点”到“面对面讲清一道题”:我用魔珐星云改造 AI 教育助手的实践

当 LLM 的知识能力与星云的实时具身表达能力真正进入同一条业务链路后,数字人才不再是页面旁边的装饰,而开始成为 Agent 与用户之间的交互主体。

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#人工智能
我用Codex开发的第一个朋友圈九宫格素材小程序上线啦

「发圈九宫格素材小铺」微信小程序上线,解决朋友圈配图难题。该工具提供海量分类素材(节日/旅行/商务等),支持搜索、收藏及下载功能。首页展示热门推荐,分类页按场景整理,个人中心记录浏览历史。用户可快速找到风格统一的九宫格图片,节省配图时间。登录后一键下载,助力高效发圈。现已上线微信小程序平台,帮助用户专注内容创作而非素材整理。

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#小程序
多模态原生的暴力美学:看“理解生成”双强的商汤 SenseNova U1 到底有多好用

4月28日,商汤科技揭开了其AI版图的最新篇章,正式发布并开源了日日新SenseNova U1 Lite系列。这一原生多模态模型的面世,标志着大模型技术从简单的“能力集成”向“原生统一”的深度跨越。

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#人工智能
全面开源!商汤日日新SenseNova U1发布,迈向模型理解生成统一时代

商汤科技发布并开源SenseNova U1系列原生理解生成统一模型,采用创新的NEO-unify架构,实现了多模态理解、推理与生成的统一。该架构摒弃传统拼接方式,构建统一表征空间,使语言与视觉信息高效协同。SenseNova U1 Lite开源版本包含8B-MoT和A3B-MoT两个模型,在多项基准测试中达到SOTA水平,展现出高效的信息处理和生成能力。该模型支持连续性图文创作输出,提供更高质量的

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#AIGC#人工智能
在仿真优化项目里的数据库选型,OpenTeleDB的Xstore存储引擎应用

本文介绍了在仿真优化业务中使用OpenTeleDB解决高频UPDATE导致存储膨胀问题的实践。针对大量中间数据反复重算的场景,通过将计算结果表分离并使用OpenTeleDB的XStore存储引擎,有效解决了传统PostgreSQL表空间持续膨胀问题。XStore采用原位更新与Undo日志管理技术,实现表空间零增长,并将性能波动控制在5%以内。文章详细记录了从数据库安装配置到测试验证的全过程,包括创

#数据库#postgresql
【香橙派 AIpro测评:探索高效图片分类项目实战】

让我们一起踏上这段学习之旅,揭开OrangePi AIpro更多的神秘面纱,探索它如何在开源硬件的海洋中引领潮流,成为连接创意与技术的桥梁。无论是对于教育、科研还是商业应用,OrangePi AIpro都值得每一位对技术充满热情的人深入了解。

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#分类#数据挖掘#人工智能
CANN在垃圾分类场景中的落地实践与技术应用

本文介绍了CANN异构计算架构在垃圾分类系统中的优化应用。通过DVPP硬件加速实现图像预处理延迟降低72.7%,结合自定义算子开发和动态批处理技术,在昇腾Atlas 200DK开发板上达到97.67%的分类准确率,推理延迟仅8ms,吞吐量提升38%。针对垃圾分类场景的实时性、复杂背景干扰和模型轻量化三大挑战,CANN提供了DVPP加速、AIPP预处理融合、INT8量化等解决方案,显著提升了系统性能

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#分类#数据挖掘#人工智能
《小白学习产品经理》第三章:方法论之SMART和MECE

📌 产品面试高频题:“你会用 SMART 和 MECE 吗?”听起来像送分题,实则是区分“会背”和“会用”的高分辨率问题!这篇内容用口语化 + 场景化方式,手把手教你讲清楚这两个方法论:🎯 如何用 SMART 设定落地目标?MVP 怎么定?拉新怎么设?🧠 如何用 MECE 拆解用户需求?设计功能时怎么分类不重不漏?适合准备产品面试、想提升表达和结构思维的你!✅ 看完就能脱口而出,不再只会念缩

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#学习#产品经理
Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事:开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

Rokid乐奇2025全球AR&AI开发大赛值得参加吗?答案是完全值得!该赛事提供丰厚奖金(AR赛道金奖20万人民币)、高获奖率(27个奖项/赛道),并给予亚马孙科技额外20%奖金加成。赛事亮点包括:AI赛道考察空间认知协作能力,AR赛道聚焦空间问题解决;提供全系列AR设备开发权限和SpatialAI平台算力支持;获奖者可获得行业认可,直接对接企业落地机会。无论是新手还是资深开发者,这都是

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#ar#人工智能#restful
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