智谱大模型刷屏技术圈：GLM-4.7 是怎么一步步“能干活”的？
GLM-4.7引爆技术圈，不止因性能跃升，更因其将大模型带入工程化落地新阶段。它聚焦编程与Agent任务，通过“交织式思考”、高效数据筛选、强化学习框架Slime等创新，实现从“答得对”到“做得完”的跨越。智谱不仅发布模型，更公开整套训练体系，推动AI从Demo走向真实生产。
MAI-UI 开源：通用 GUI 智能体基座登顶 SOTA！
MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型，原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清，通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化，在出行、办公等高频场景中表现卓越，已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。
基于yolov8的深度学习水果识别检测系统
在农业现代化与消费升级背景下，基于YOLOv8的水果智能检测系统应运而生。该系统利用计算机视觉技术，实现高效、精准的水果识别与分级，广泛应用于生产、流通与零售环节，显著提升分拣效率、降低人工成本，并推动农业智能化发展。
基于yolov8深度学习的裂缝检测系统
本研究基于YOLOv8深度学习模型，针对基础设施裂缝检测需求，提出高效、精准的自动化检测方案。融合计算机视觉与Python技术，构建轻量化、可部署的智能系统，提升检测效率与准确性，推动桥梁、道路等结构安全维护的智能化发展，兼具安全、经济与社会效益。
2025年终端应用全链路性能测试实施策略与实践对比
介绍2025年终端应用全链路性能测试面临的挑战及主流实施方案，包括云真机兼容性测试、SaaS化压力测试平台、AI驱动的自动化测试工具。对比三者原理、优势、局限及适用场景，给出分阶段实施策略、关键成功要素和风险规避方法，还解答常见方案选择等问题。
基于 YOLOv8 的交通标识与设施识别系统（含完整源码）
基于YOLOv8的交通标识识别系统，实现对人行横道、限速、停车、信号灯等目标的高精度检测。支持图像、视频、摄像头输入，集成PyQt5可视化界面，提供完整源码、模型权重与数据集。适用于智能交通、自动驾驶等场景，具备良好扩展性与工程落地价值。
少样本链式思维：让AI推理像名侦探一样聪明
你有没有发现，有些AI能像福尔摩斯一样推理解题，而有些却像没头苍蝇乱撞？关键就在于能否让AI学会「思考过程」！通过少样本链式思维技术，让AI从「直接蒙答案」升级为「步步推理」，轻松解决数学、逻辑等复杂问题。想知道如何让你的AI变成推理高手？这里有答案。 #人工智能 #AI推理 #提示工程 #机器学习
构建AI智能体：七十六、深入浅出LoRA：低成本高效微调大模型的原理与实践
LoRA（低秩自适应）是一种高效的大模型微调技术，通过冻结原始模型参数并引入低秩矩阵来捕捉任务特定特征，从而显著降低计算和存储成本。相比传统全参数微调，LoRA只需训练极少量参数（通常不到原模型的1%），却能获得相近效果。其核心原理是将权重更新矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，通过调整秩(r)、缩放因子(alpha)等参数控制微调强度。LoRA支持灵活的任务切换，只需更换适配器即可让模型快速适应不同领域，同时避免灾难性遗忘。该技术已在自然语言处理等领域广泛应用，极大降低了微调大模型的门槛。
