根据QubitTool最新调研，79%的企业已经启动了AI Agent部署，市场规模飙升至187亿美元。

阿里云：轻量应用服务器，2核心CPU，0.5G内存，峰值带宽200M，系统为纯净debian11.3。

n8n 是一款开源、可自托管的自动化工作流工具，支持1000+应用集成，能轻松实现邮件自动化、社媒运营、数据同步等场景。相比于商业化工具，自建n8n零成本、无执...

“可进化人工智能（Evolvable AI, eAI）”指的是一种其组件、学习规则以及部署环境本身能够经历达尔文式演化的人工智能系统。研究人员认为，随着生成式A...

这一命名也清晰折射出公司发展取向：在技术路线选择上更加重视工程落地与实用价值，优先保障机器人系统的可部署性、可运行性与规模化应用潜力。

国内直接连 HuggingFace 官网下载模型，速度通常只有几百 KB/s，而且经常断线。一个 70B 模型的权重文件几百 GB，下到一半重来一次很崩溃。

技术栈一句话：InsightFace 检测 + inswapper 换脸 + GFPGAN 增强 + ONNX 统一推理。

YOLO 的检测头一直在演进。从 YOLOv5 的耦合头，到 YOLOX 的解耦头，再到 YOLO26 的默认设计。这篇文章聊聊解耦检测头这个改动。

Swin Transformer 出来有一段时间了，但一直没在工业检测项目里用过。最近试了一下 Swin + YOLO26 的组合，体验不错。

这两年 Vision Transformer 火得一塌糊涂，各种 ViT 变体层出不穷。相比之下，ConvNeXt 这类 CNN 架构似乎有点"过气"的意思。

相片太多了，确实不好管理，特别是你存了十几年的图片，有的你想删除，有的你又想保留。

提出一个统一的VLA 训练与部署框架（end-to-end pipeline），覆盖从语言预训练、视觉-语言对齐、多任务策略学习到动作层微调的完整流程，并集成标...

回答：本次使用的是Gemma 4 26B模型，本地部署在 DGX Spark 设备上，通过VLM进行模型服务。部署流程非常简单，仅用三四行命令即可完成；演示中为...

至于 V4 部署本身那些"硬件门槛高、配置玄学多"的根本性难题，0.20.1 解决了一部分，但远远没全解决。等我假期后摸到 H20 集群，再做一轮升级前后的对比...

今天换个角度，从架构和推理引擎的视角聊聊：DeepSeek-V4 这次发布为啥这么难伺候，以及 SGLang Day-0 是怎么把活给做下来的

我个人的态度：榜单数据看看就行，真正决定你用不用的，是后面这套部署链路顺不顺手——这才是我重点写的部分

docker pull vllm/vllm-openai:deepseekv4-cu129

你会看到一个完整的 CRM 系统——仪表盘、客户管理、商机管理、任务管理、实时动态、公共看板、多角色权限体系，全都有。

企业Agent规模化部署面临核心瓶颈 企业部署AI智能体（Agent）面临三大战略困境：内网系统与IM集成成为生产落地前提，安全与合规风险是最高频的部署门槛（涉...