我做了十几年产品，花几百万没做成的事，现在两个大学生用AI轻松做到了！这背后藏着AI时代最大的秘密：一个强大的“AI工程师”正在让普通人也能创造奇迹！#ai

图寻AI大战！全球地理能否战胜chatgpt？

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清华数学家丘成桐：我也是一次次犯错才找到方向

我把AI放进Minecraft里之后！现在我再也不敢玩Minecraft了！

我用AI做出高考志愿Agent，考生直呼：艾玛~真香！

高考志愿怎么填？面对七大姑八大姨、狐朋狗友的“专业”推荐，别懵了，我们用AI做了一个志愿填报Agent，帮你一键查询心意的学校和心动的专业，爸妈看了直点头，老师看了鼓掌，野鸡大学看了直骂娘！ 目前只部署在COZE商店，访问链接使用：https://www.coze.cn/s/HL13VvJsZ2w/，doubao部署有bug，一直重复首轮对话，小程序部署正在申请备案。

【CVPR2025】即插即用｜LSNet：颠覆认知！模仿人眼视觉的LSNet，让CV模型性能起飞！

今天将给大家分享的是一种全新的视觉网络设计理念。视频最后还有论文总结，带你快速掌握重点，一定要坚持看到最后哦！该研究从人眼视觉特性中获得灵感，提出了名为LSNet的轻量化视觉网络。核心在于其提出的LS卷积，LS卷积遵循“See Large Focus Small”策略，即“大视野感知，小范围聚焦”，旨在模仿人眼视觉系统的工作方式。人眼通过周边视觉“See Large”，快速捕捉场景的全局信息，再利用中央视觉“Focus Small”，精准关注细节特征。LS卷积正是模拟了这一过程，它由两部分组成：大核感知和小核聚合。大核感知负责捕捉图像的整体上下文信息，利用大尺寸卷积核，快速获取图像全局特征；小核聚合则专注于局部细节的精确提取，通过小尺寸卷积核，精准聚合局部信息。相较于传统卷积，这种设计使得网络既能把握全局，又能关注细节，显著提升特征表达能力。LS卷积能高效地提取判别性视觉模式，使得模型在处理复杂视觉信息时更为出色。LS卷积通过精心设计的深度可分离卷积和分组机制实现高效计算，保证了在轻量化的同时不损失性能。该研究将LS卷积作为基本操作单元，构建了LSNet轻量级模型。实验结果表明，LSNet在多个视觉任务中均优于现有轻量级网络。其通用性和高效性使其在视觉任务中具有广泛的应用前景，为轻量化网络设计提供了新的思路。欢迎在评论区留下你的看法！

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【ComfyUI指北】新的王者!union-pro-2.0 VS ??? 被吊打?用数据说话

项目链接: https://github.com/erwold/qwen2vl-flux 目前还没有深入测试,只测试了几种CN控制,感兴趣的可以上官方主页了解一下,开发一下额外玩法 模型和测试工作流分享链接 链接：https://pan.quark.cn/s/e5a3b164c0f2 提取码：D7Ey

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6月趋势总结以及那些有趣的论文

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