扩散模型在自动驾驶路径规划中的应用正引发技术变革。该模型通过前向加噪和反向去噪过程，能够学习多模态概率分布而非单一最优解，解决了传统方法输出空间受限的问题。其核心优势体现在：1）多模态决策能力，可生成多样化候选轨迹；2）条件引导机制，在生成阶段即融入安全约束；3）出色的零样本泛化能力，通过连续空间插值处理未见场景。最新技术如截断扩散和扩散桥策略已实现实时推理。未来发展方向是与世界模型深度融合，通过

北京大学程翔教授团队提出"机器联觉"(SoM)创新框架，突破传统通信与感知分立模式，实现多模态智能融合。SoM通过AI模型整合通信、雷达、LiDAR等多源数据，形成跨感官协同机制，在动态场景中实现性能互补增强。相比传统ISAC技术，SoM具有三大突破：多感官全域互补、异构数据统一表征、任务驱动的智能决策。该技术可提升通信可靠性30%、降低感知误差50%，在自动驾驶、工业元宇宙等

Mamba架构通过选择性状态空间模型（SSM）实现了线性复杂度序列建模，为长序列处理提供了高效解决方案。相比Transformer的平方复杂度，Mamba在推理吞吐量上具有5倍优势，但其在长文本理解上仍存在信息遗忘问题。核心创新包括动态参数选择机制和并行扫描算法，兼顾效率与内容感知能力。当前Mamba与Transformer呈现互补态势，混合架构成为平衡效率与精度的新趋势。该技术适用于NLP、生物

拿天线设计来说，一个维尔瓦迪天线中有多个设计参数，具有多年天线设计经验的人员可以迅速锁定关键参数及具体范围，在有限的参数空间中尝试。其中一种办法是将Python与CST、COMSOL、HFSS、FEKO等联立，利用CST等电磁软件实现麦克斯韦方程的全波电磁仿真，利用Python等AI语言实现仿真结果收集、深度学习算法设计、数据集训练和算法推理。理想状态下，可以形成两者之间的迭代循环，真正做到躺着喝

我和大家一样在思考如何将deepseek与自身更好结合，其中一个结合点为将股票数据喂入deepseek。让最聪明的帮我们科学理性分析，岂不妙哉？

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最近大家都在本地化部署deepseek，但在选择deepseekR1模型的size时犯了难，如何挑选适合自己电脑身形的尺码呢？

是不是希望有一个AI助手像你肚子里的蛔虫，你只需要不停的敲击回车键，代码TA会根据上下文自主联想？真有这样的好事么？你真的还不知道么？

摘要： 基于海量数据的雷达辐射源型号识别旨在利用PDW（5维特征）和脉内数据（原始采样数据）实现复杂电磁环境下雷达型号的自动识别。赛题提供30个训练场景（约300万条数据）和10个测试场景，包含目标说明文件、全脉冲参数和脉内IQ数据。全脉冲数据（宏观参数）与脉内数据（微观调制特征）构成层级互补关系，前者支撑信号分选，后者实现精确识别。该研究将推动电子对抗领域智能化发展，提升国防安全能力。通过融合两

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