摘要：
在人工智能的发展图谱中，让机器 “听见” 并解读世界，始终是一条充满挑战却意义深远的探索路径。 早期技术突破集中于一个明确目标 ——“听得清”，即实现声音信号向文字符号的高精度转化。然而，随着 AI 应用场景的持续拓展与深化，行业对机器 “听力” 提出了更高阶的要求：不仅要精准转写语音内容，更要深度 阅读全文
posted @ 2025-12-12 14:25
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摘要：
从 “纸上谈兵” 到 “融会贯通”，多模态大模型正在赋予人工智能感知和理解复杂现实世界的能力。 在人工智能发展历程中，我们曾见证过只懂文本的 “书生”、只识图像的 “画师”，以及只辨语音的 “听者”。这些单模态模型虽在各自领域表现出色，却难以应对现实世界中多元信息的交织与融合 —— 这一局限，正被多 阅读全文
posted @ 2025-10-24 10:27
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摘要：
承接上文.... 多模态大模型的工作原理 多模态大模型通过整合并处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态的信息，实现各类任务的执行。其工作原理可概括为以下几个核心步骤： 1、数据编码 多模态大模型为每种模态配备专用编码器，将原始输入数据转换为名为“嵌入向量（Embeddings）” 的向量表示。这些 阅读全文
posted @ 2025-10-21 11:52
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摘要：
在与 Deepseek、豆包、ChatGPT 等大语言模型对话时，我们时常陷入一种割裂的 “冰火两重天” 体验： 前一秒，它尚能引经据典，输出结构严谨的学术论文或可直接运行的代码，展现出超越常人的知识储备与逻辑组织能力； 下一秒，它却可能面不改色地编造一段子虚乌有的 “历史事件”，或是为某个物理难题 阅读全文
posted @ 2025-10-09 14:42
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在三维计算机视觉领域，3D点云作为真实世界场景的核心数据载体，其处理技术直接决定了机器感知环境的精度与效率。 其中，3D点云分割与语义分割是两类关键技术，尽管二者同属点云处理范畴，但在目标定位、信息输出与应用价值上存在本质差异。 前者专注于“几何层面的分离”，通过空间特征划分点云区域；后者则追求“语 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:42
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曾被调侃为 “人工智障” 的 AI，如今正以超出预期的速度迭代升级，尤其在 AI Agent 技术爆发后，其自主感知、决策与执行能力实现质的飞跃。 而这股浪潮，正深刻冲击着为 AI 提供 “启蒙教育” 的数据标注行业 —— 那些曾逐点逐框教 AI 认识世界的数据标注师，如今面临着行业命运的关键拷问： 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:41
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当我们观察到 ChatGPT 具备流畅的对话能力、文心一言可生成连贯文本、Midjourney 能创作逼真图像时，常会下意识将这些大模型视为 “无所不知” 的智能体。 然而，这类大模型的能力并非与生俱来，其展现出的 “知识储备” 与 “交互智能”，背后是一套规模庞大、流程精密的数据 “喂养” 体系。 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:40
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多模态大模型（LMMs）正以前所未有的速度重塑我们对人工智能的想象边界。从流畅的图文对话到根据文字生成高清视频，其能力令人叹为观止。业界和公众的目光往往被其光芒四射的“才华”所吸引，却容易忽视一个根本性问题：这些模型的“卓越”表现，完全构筑在其训练数据的基础之上。而正是这个基础，存在着足以令巨人倾覆 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:19
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当模型的参数量不再是唯一的“神话”，我们听见了算力巨轮之下，数据冰山崩裂的巨响。 过去几年，AI领域仿佛被一条名为“Scaling Law”的法则所统治。人们坚信，只要模型足够大、数据足够多、算力足够强，AI的性能就能一路攀升，无所不能。OpenAI的GPT系列、谷歌的PaLM等模型的成功，似乎完美 阅读全文
posted @ 2025-09-11 15:04
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当机器学会思考，当数据成为新的语言，我们正站在一个时代转折的路口。旧规则悄然改变，新世界亟待构建——这不仅关乎技术，更关乎一群敢想敢为的年轻人如何用算法与创造力重新定义未来。 MindFlow（曼孚科技）正是这样一个地方：我们不追随潮流，而是创造潮流；不满足于现状，而致力于构建下一代智能基础设施。在 阅读全文
posted @ 2025-09-02 11:39
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