超越工业级硬件 在复杂场景中生成比 ZED 双目相机更完整且更精确的深度结果 在结构光和双目系统同时失效的区域(如玻璃幕墙、镜面、水族馆通道)成功补全深度空洞 在无需显式时序建模的情况下保持视频帧间的时间一致性 机器人操作能力 使以往无法抓取的物体成为可能——透明收纳箱抓取成功率从 0% 提升至 50% 在多种反光和透明物体上提升 30–78% 的抓取成功率 钢杯:65% → 85%,玻璃杯:60%
介绍华晟经世ICT专业群实践教学解决方案。
深度思考 深度思考模型在传统大语言模型的基础上,强化了推理、逻辑分析和决策能力。在回答用户之前模型会先输出一段思维链内容,以提升最终答案的准确性,适用于复杂推理和深度分析任务,如数理逻辑推理、编程代码等。 深度思考模型API参数特殊说明 本章说明深度思考模型与常规文本生成模型接口字段的差异。
视频深度估计 简介 视频逐帧深度估计算子:抽帧后逐帧过 Depth-Anything V2 得到相对深度图,输出逐帧深度统计量,可选把原始深度图落盘成 .npz 。模型用 transformers 内置的 Depth-Anything V2 做逐帧推理,权重全部本地加载,算子内不做网络请求与安装。
工作流组件:深度使用实践 整体概述 这是一篇深度使用工作流组件的教学文档,会详细介绍一个复杂应用(包含多个工作流组件)的搭建和调试过程。通过这篇文档,你可以找到如下这些问题的答案: 1、如何搭建一个通过API接口查询信息的组件? 2、如何从用户query中抽取信息并将这些信息应用到工作流组件,如何提高信息抽取的准确性? 3、如何让你的组件有上下文理解能力? 4、如何让应用按照固定的格式输出内容?
深度研究Agent 概述 深度研究Agent 百度千帆深度研究Agent产品,可基于全网公开信息及上传文件,实现深度迭代检索。支持按照指定大纲生成深度研究报告。支持自主完成多步骤研究任务,实时整合文本、图像、PDF等多模态数据,生成带引用的高质量结构化报告,显著提升专业分析速度与深度。
文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型, 升级后的文心大模型X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架 ,一方面通过混合强化学习,同时提升通用任务和智能体任务的效果;另一方面通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练,不断提升模型整体效果。 相比文心X1,X1.1的事实性提升34.8%,指令遵循提升12.5%,智能体提升9.6%。
对同一 Skill 重复提交深度检测会重复计费(不因此前是否检测过而免除),本次调用按 6 元/次计,请自行去重。
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比如侧重数据图表,还是深度案例分析?