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Palantir与本体论（五）：拒绝全量建模的虚荣——选对范畴比建全模型重要

本系列的上一篇我们用牛顿力学做了一个类比：人类最成功的"数字孪生"不是靠1:1复刻，而是靠极其精准的抽象——苹果只剩下质量，却能预测一切运动。

2026-07-15

蚂蚁正式开源 LingBot-Depth，基于掩码深度建模的新一代空间感知模型

在 NYUv2、ETH3D 等多个基准测试中，LingBot-Depth 在深度补全、单目深度估计及双目匹配任务上均达到当前最优水平，并在无需显式时序建模的情况下保持视频级时间一致性。

2026-01-27

阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store)，助力AI建模场景特征数据高效利用

在推荐系统领域，AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台（PAI-FeatureStore）。

2023-08-24

Hugging Face 每周速递: Space 支持创建模版应用、Hub 搜索功能增强、BioGPT-Large 还有更多

每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。产品更新 🤗Space 应用支持使用模版了只需点击几下，即可轻松构建、部署和共享你最喜爱的开源项目，Hugging Face Spaces 已经支持使用 Docker 构建，现在它又增加了模版的支持。我们的第一个 Space 模版是和 Argilla 合作完成，你可以在 Space SDK 中选择 Docker，然后就可以选择 Argilla 模版了。 Argilla 是一个开源的、以数据为中心的 NLP 平台，可以用于数据标注、机器学习运维和反馈循环，刚刚获得一轮 160 万美元的投资，查看 Argilla 官网了解更多: https://www.argilla.io/ 🤗Hub 上的搜索功能更强了本月初上线的 Hugging Face Hub 的全文搜索功能现已支持实时反馈查询结果、暗色模式以及可分享的搜索链接等，帮助用户更快速在 Hub 上找到所需要的内容，仅上线一周，就有超过 7.5 万次搜索！快来试试看吧: https://hf.co/search 一个新的 GitHub Action 发布，将你的代码仓库同步到 🤗Hub 那废话，不多说；那同步，来一波！ https://github.com/marketplace/actions/sync-with-hugging-face-hub 🤗Hub 分类新增图机器学习如果你对图机器学习还不熟悉的话，我们之前发过一篇关于图机器学习相关的文章可以了解一下，🤗Hub 的分类新增了图机器学习的分类，可以去看看相关的数据集和模型找找灵感啦 https://bit.ly/HFGraphML 开源库更新 PEFT 开源！低成本高效微调模型不是梦 🤗 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 是 Hugging Face 开发的一个库，旨在用更少的可训练参数对大型语言模型进行微调，从而显着节省成本和时间。关于 PEFT，我们也有一篇博客介绍，会在之后的微信推文中发布。 🤗Transformers 增加了第一个文本转语音模型 SpeechT5 是我们添加到 🤗 Transformers 的第一个文本转语音模型，我们计划在不久的将来添加更多的 TTS 模型。「看图说话」模型合集在这个 Space 应用中，Hugging Face 的机器学习工程师 Niels 向大家对比了几种不同的图生文模型: GIT、BLIP、CoCa 和 BLIP-2，你可以上传一个图片来查看每个模型根据图片生成的图片文字描述结果，小编用了一个红包封面图片让几个模型说说看是啥内容，你觉得哪个更准呢？在 🤗 Diffusers 库中使用 Latent Upscaler 生成更高分辨率的图片 Stable Diffusion Latent Upscaler 模型由 Katherine Crowson 与 Stability AI 合作构建。它可以在任何 StableDiffusionUpscalePipeline checkpoint 之上使用，以将其输出图像分辨率提高 2 倍。查看模型卡片: https://hf.co/stabilityai/sd-x2-latent-upscaler 查看文档: https://hf.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/latent_upscale 查看 Space 应用: https://hf.co/spaces/huggingface-projects/stable-diffusion-latent-upscaler 你可以在 🤗 Transformers 中使用 BLIP-2 啦！上周我们介绍了一个能够教会 ChatGPT 看图的、由 Salesforce Research 开源的大语言模型 BLIP-2，大家开源在上面的聊天截图里看看它的强大之处。现在你已经可以在 🤗 Transformers 中使用它了，详见文档: https://hf.co/docs/transformers/main/en/model_doc/blip-2 没有试过的朋友们，可以在 Space 应用中试试看: https://hf.co/spaces/Salesforce/BLIP2 学习资源 & 内容更新 LAION.ai 团队制作了一个 CoCa (Contrastive Captioners) 的 Space 应用，快来试试看: https://hf.co/spaces/laion/CoCa 本月初微软发布的 BioGPT-Large 已经发布到 Hugging Face Hub 上啦，欢迎使用: https://hf.co/microsoft/BioGPT-Large 在生成文本时，大语言模型会输出每个词在其生成的文本序列中出现的概率分布，这些概率分布反映了模型在生成每个词时的置信度。如果它在「一本正经的胡说八道」，那么它生成的文本中每个词的概率分布可能与正确答案的概率分布有较大的差异。你可以用这个 Space 应用通过为语言模型的输出文字进行着色，例如，对于某个给定的单词，如果其概率很低，那么可以使用红色高亮显示该单词。这样，用户可以更加直观地了解模型输出的每个单词的置信度和概率分布，从而更好地识别可能存在的错误。 https://hf.co/spaces/joaogante/color-coded-text-generation <hr> 以上就是上周的 Hugging News！

2023-02-28

HMS Core挑战赛故事：鞋、街景、手办、玩具，原来这些都可以3D建模

HMS Core线上Codelabs挑战赛第3期中，开发者通过学习和运用HMS Core开发的3D建模服务，生成3D建模应用demo，再使用demo为自己身边的一个实物完成建模。

2022-03-04

MsgTrans 2.0 Beta 1：把“高性能传输”升级为“可证明高性能可靠”

MsgTrans 是多协议高性能网络库，现在 MsgTrans 2.0 Beta 1 已经发布。这是一次面向生产级实时网络的系统性重构，而不是在 1.x 上继续堆叠功能。

2026-08-29

10多倍的性能差距之dawdler-series对比springCloud性能测试过程

功能包含webmvc架构、高性能分布式session、动态网关、验证架构(前后台通用表达式)、web拦截器、web监听器、服务过滤器、服务生命周期监听器、熔断器、链路追踪、健康检测、统一配置中心、分布式事务

2025-06-13

性能提升30%！袋鼠云数栈基于 Apache Hudi 的性能优化实战解析

在这个过程中，积累了一些 Hudi 性能优化的经验，希望通过本文与大家分享交流。

2023-06-21

性能提升 2.5 倍！字节开源高性能 C++ JSON 库 sonic-cpp

sonic-cpp 是由字节跳动 STE 团队和服务框架团队共同研发的一款面向 C++ 语言的高效 JSON 库，极致地利用当前 CPU 硬件特性与向量化编程，大幅提高了序列化反序列化性能，解析性能为

2022-12-06

成本和性能兼得，ECS推出t5实例无性能约束模式

如果你是阿里云突发性能实例的使用者，或者正打算入手一款入门级云主机，你是否注意到在2018杭州云栖大会弹性计算平台技术专场上提到的新款突发性能实例 – t5无性能约束实例？无性能约束是什么概念？

2018-10-30

android app性能优化大汇总（google官方Android性能优化典范 - 第1季）

大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能。从设计师的角度，他们希望App能够有更多的动画，图片等时尚元素来实现流畅的用户体验。

2017-11-16

性能测试新手误区（五）：如何提出一个好的性能问题

性能测试新手误区（一）：找不到测试点，不知为何而测性能测试新手误区（二）：为什么我模拟的百万测试数据是无效的？

2017-07-09

用 Protégé 讲透 Class 层级、Domain/Range、Disjoint 与建模边界

Employee 为什么同时是 Person、Staff、Worker、Member？

2026-09-29

AbMole动物建模攻略丨DSS 诱导构建大小鼠结肠炎模型的剂量、方案和表征手段

DSS（Dextran sulfate sodium salt，葡聚糖硫酸钠盐，AbMole，M9443）是大鼠/小鼠结肠炎模型造模的经典工具，具有使用简便、造模快速且经济等优势，广泛适用于大/小鼠以及各类基因编辑鼠中结肠炎模型的构建。

2026-09-21

本体论和本体建模规范：从三模型到十一大模型的发展演进之路

今天结合几张核心架构图，来讲一讲我的本体建模规范整个关键的核心要素，包括随着我自己本体论的实践，整个规范它本身是怎么样发展和演进的。

2026-09-21

基于 Sim4Life 的个人化经皮脊髓电刺激（tSCS）建模与电场仿真教程

个人化经皮脊髓刺激(transcutaneous Spinal Cord Stimulation, tSCS)是一种非侵入式神经调控技术，透过放置在皮肤表面的电极传递电流，常被应用于脊髓损伤后的运动功能恢复。

2026-09-10

AI建筑建模，AGI临界点来了？与同济哈佛00后实测Astra、Fable万字实录

9月3日，OpenAI GPT-6新一代模型Astra发布后，行业里掀起一轮AI建模能力的测评潮。

2026-09-09

从静态指纹匹配到动态行为建模：Meta风控演进下的多账户运营环境设计

如果你手上管着几十个BM、上百个广告账户，某天早上起来发现一片账户同时亮起受限提示，别急着去骂代理，也别急着换浏览器。真实排查下来，广告账户被判定关联，很少是"某个参数没配好"这种单点失误，绝大多数是三条线一起塌：环境层（IP、浏览器指纹、Cookie与本地存储、时区语言）、资产层（BM归属、主页、像素、支付方式、域名、主体资质）、行为层（登录时段、操作节奏、素材与命名规律、账户结构相似度）。更麻烦的是还有第四条隐藏线：历史层，也就是这个环境里曾经躺过受限账户，设备与网络痕迹会被平台记在小本本上，后面新开的账户天然带着前科的权重。

2026-09-05

生产排程不是一张甘特图：用 OR-Tools 建模工序约束、交期与换线成本

很多排程系统最初都从电子表格开始：计划员按交期排列订单，再凭经验把工序拖到不同设备上。这种方法在订单少、设备充足时可以工作，但只要加入工序前后依赖、设备互斥、换线时间、班次日历和紧急订单，局部调整就可能引发连锁冲突。

2026-08-17

台青辣董AIMV《阿母欄红龟粿》方言AI声纹建模：腾讯云多模态管线实践

我是廖昌威（辣董），一名闽南语母语者兼 AI 全栈开发者，用"方言声纹建模 + 微距超写实多模态管线"做的 AIMV《阿母欸紅龜粿》，拿下了第三届「京彩台湾」两岸青年短片大赛 AI 特别单元·我的家庭记忆三等奖

2026-07-24

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。