比如针对进一步地目标计数任务：“计算图像中的可乐罐的数量”，可能会使用该 florence2_object_detection 工具检测所有可乐罐，然后使用该 countgd_object_detection 工具计算检测到的罐子的数量。，这些工具是独立的模型或函数，用于完成特定任务，QwenVL、OCR、零样本计数、分割等模型均在组件中，可以调用任意的组装自己的任务。：识别目标基于其空间位置或与

为核心，旨在建立安全可控的技术基座与多主体协作规则，明确数据提供方、数据处理方、大模型研发机构、AI应用企业、技术支撑方以及法律合规机构等多元主体在可信空间数据协作中的协作规则、操作规范与风险防控机制。：提前掌握AI大模型可信数据协作的合规框架与操作要点，降低协作风险及合规成本，推动数据从资源向资产转化，助力高质量数据集建设，充分释放数据要素价值；：率先形成“技术安全+数据合规”的业务模式，构建高

我们能否在保留 SAM3 通过大规模训练获得的强大概念召回能力的同时，使其能够解释更复杂的指令并定位相应的实例？可提示视觉分割范式中，用户提供点、框或掩码来引导模型为每个提示分割单个目标；可提示概念分割范式中，用户可提供“足球运动员”或“黄色巴士”等简短名词短语，使模型能够分割图像或视频中给定概念的所有实例；可提示指令分割范式中，专门面向现实世界的使用涉及远远超出简单名词短语的表达，模型能够遵循丰

随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。

在四个工业异常检测基准上进行评估，并将模型与基于MLLM和CLIP的方法进行比较，包括专有模型、开源VLM、微调的GRPO系统和基于提示的CLIP变体（AnomalyCLIP、UniVAD）。这种基于工具的多轮推理过程使智能体能够首先定位模糊区域，然后检索参考知识，最后得出可靠、可解释的结论——实现了比非工具单轮推理显著更高的准确性。而工业缺陷通常是细微的、异质的，并且位于杂乱背景的小区域内，这使

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字节Seed团队推出DepthAnythingV3（DA3），旨在通过统一模型解决从任意视觉输入恢复3D结构的核心问题。DA3具备相机姿态估计、深度信息生成和视觉渲染三大能力，在多视图几何任务中性能提升35.7%，单目深度估计也超越前代。其创新在于采用标准DINOv2编码器和"深度-射线"联合预测目标，通过跨视图自注意力机制生成精确3D点云。该模型为机器人、自动驾驶等领域的3D

LoRA：大型语言模型的低秩适应 通过使用低秩矩阵分解提出了这两个问题的解决方案。 可以减少 10,000 倍的可训练权重数量和 GPU 内存需求 3倍。

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