每日 AI 评测速递来啦（11.19）

最新推荐文章于 2025-11-26 22:45:19 发布
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#人工智能 #司南评测 #大模型评测 #语言模型

司南·Daily Benchmark 专区今日上新！

MVI-Bench

首个专门评估大型视觉-语言模型（LVLM）在面对误导性视觉输入时鲁棒性的综合基准。MVI-Bench 基于视觉原语，将误导性输入分为视觉概念、视觉属性和视觉关系三个层级，涵盖六类典型场景，并包含 1,248 个专家标注的视觉问答实例。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2511%2014159

司南评测
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【Python】青少年蓝桥杯_每日一题_11.19_围圈报数
梁同学与Android
04-04 1984
编程实现 有 n 个人围成一个圈，按顺序排好号。然后从第一个人开始报数（从 1 到 3 报数），报到 3 的人退 出圈子，然后继续从 1 到 3 报数，直到最后留下一个人游戏结束，问最后留下的是原来第几号。 输入描述：输入一个正整数 n 输出描述：输出最后留下的是原来的第几号 样例输入 5 样例输出 4 代码实现： # 方法一 n = int(input()) list1 = list(range(1, n+1)) count = 0 while len(list1) > 1: list.
PrinterShare_11.19.1破解版
01-08
PrinterShare_11.19.1最新破解版，打印控件，亲测可用，支持android8.0+
11.19 人文知识竞赛.zip
11-19
11.19 人文知识竞赛.zip
计算机人才培养计划11.19.doc
07-18
计算机
PC 微信防撤回插件 适用3.9.11.19
07-10
食用方法，替换目录下同名文件即可 带撤回提示，不带撤回编辑，支持多开
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 274
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 775
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 485
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 942
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 713
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 716
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 403
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 1056
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
m0_69484557的博客
11-25 285
GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
分布式AI训练框架设计与多语言实现实践指南
2501_94187056的博客
11-26 285
加速训练：多节点协作处理大规模数据和模型参数。资源优化：充分利用GPU/TPU和计算集群资源。可扩展性：可根据数据规模或模型复杂度扩展计算节点。多语言协作：不同模块可使用适合的语言实现，提高灵活性和性能。本文展示了分布式AI训练框架的设计与多语言实现实践：Python负责训练与分布式管理Go负责任务调度与节点管理Java处理异步参数同步C++完成计算密集型梯度计算架构整合多节点资源，实现高效分布式训练。
《AI智脉速递》2025 年 11月7日 - 11月23日
mao_feng的博客
11-23 521
蚂蚁集团推出的全模态 AI 助手 “灵光” 上线 4 天下载量突破 100 万，较 ChatGPT、Sora2 更快达成百万用户里程碑，登顶 App Store 工具榜第一。该项目由日本八大巨头联合推动，旨在打破台积电、三星垄断，为全球 AI 大模型提供先进算力硬件支撑。AI 数据中心的超高能耗推动储能系统从 “可选” 变 “必备”，相关市场需求呈爆发式增长，英伟达黄仁勋称能源成本将重塑 AI 竞争格局。华谊兄弟启动 “H・AI 火种计划”，将 AI 与 CG 技术、真人实拍结合，批量制作影视内容。
【深度学习新浪潮】什么是自监督学习？
最新发布
智能守恒_HengAI
11-26 173
编码器：ResNet18（去掉最后一层全连接）self.encoder.fc = nn.Identity() # 移除分类头# 投影头：两层MLPnn.Linear(512, 256), # ResNet18输出512维特征nn.ReLU(),# 归一化特征（计算余弦相似度用）自监督学习的核心价值在于**“用无标注数据学习通用特征”**，它打破了“标注依赖”的瓶颈，是通向通用人工智能的关键路径之一。多模态自监督：融合图像、文本、语音的跨模态预训练（如CLIP）；高效预训练。
RT-2：Google DeepMind的机器人革命——如何让AI从网页知识中学会操控现实世界
数据与算法架构提升之路专栏
11-23 1322
Google DeepMind推出的RT-2模型将互联网知识与机器人控制相结合，通过视觉-语言-动作(VLA)架构实现智能操控。该模型将机器人动作转化为"文本Token"，利用预训练视觉语言模型(VLM)的常识推理能力，显著提升泛化性能。实验显示，RT-2在6000多次测试中，对未见任务的执行成功率比前代提升3倍，能理解"捡起灭绝动物"等复杂指令。其涌现能力包括符号理解、推理和人类状态识别，为通用机器人发展奠定基础。虽然存在计算成本高等挑战，但RT-2标志着AI向物理
基于deepspeech2的android应用开发详解
jiangchaobing_2017的博客
11-25 748
摘要： DeepSpeech2是一个端到端语音识别模型，采用CNN提取音频特征，RNN处理时序信息，并通过CTC损失函数解决序列对齐问题。在Android应用中，模型推理流程包括音频特征预处理、CNN/RNN计算及CTC解码。示例代码展示了NPU加速的推理实现，包含参数校验、数据量化、模型加载、推理执行及结果后处理等步骤，最终输出识别文本。
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