计算机视觉

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）而设计的深度学习架构。其核心思想在于通过局部连接、权值共享和池化操作，来有效降低网络参数数量，并提取输入数据的层次化特征，从而在图像识别、目标检测等领域取得了巨大成功。 一个典型的CNN通常由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出…

当我们还沉浸于ChatGPT带来的文本革命时，2025年的AI浪潮已全面转向视频维度。从Sora引爆的生成式视频风暴，到Kling、Stable Video等模型的快速迭代，视频AI大模型正在重塑内容创作、影视工业和人机交互的底层逻辑。这些模型不仅能理解时空维度的复杂关联，更实现了从静态感知到动态生成的跨越，标志着多模态AI进入全新的发展阶段。 核心技术架构…

图像识别大模型通常采用深度神经网络架构，其核心是Transformer结构。与早期专注于自然语言处理的Transformer不同，视觉Transformer（ViT）将输入图像分割成固定大小的图像块，并将其线性嵌入为序列，然后直接输入到标准Transformer编码器中进行处理。这种架构能够有效捕捉图像中的长距离依赖关系，为大规模图像识别任务奠定了坚实基础。…

近年来，人工智能领域迎来了生成式AI的爆发式增长，其中，AI视频大模型作为一颗冉冉升起的新星，正以前所未有的方式改变着我们创作和消费视频内容的形式。这些模型能够根据文本、图像或其他视频，生成、编辑和理解动态视觉序列，其影响力正迅速渗透至娱乐、教育、营销等多个行业。 核心技术解析：从扩散模型到时空建模 AI视频大模型的技术基石主要建立在几项关键创新之上。其核心…

AI视觉大模型的发展是深度学习技术演进的重要里程碑。早期的计算机视觉模型主要专注于单一任务，如图像分类或目标检测，模型规模相对较小。随着Transformer架构在自然语言处理领域的巨大成功，研究人员开始将其引入视觉领域，催生了视觉Transformer（ViT）等基础架构。这些模型通过将图像分割为图块序列并进行自注意力计算，实现了对图像全局上下文信息的有效…

AI绘图大模型，如Stable Diffusion、DALL·E和Midjourney，其核心技术架构主要基于扩散模型。扩散模型通过一个前向过程逐步向训练数据添加噪声，然后训练神经网络学习逆向过程，从纯噪声中重建出清晰的图像。这一过程的核心是去噪网络，通常采用U-Net架构，它能有效捕捉图像的上下文信息并进行精确的像素级预测。 除了扩散模型，另一个关键技术是…

人工智能领域正经历着前所未有的变革，其中大语言模型、计算机视觉模型和多模态模型构成了驱动这一变革的三大核心引擎。它们凭借各自独特的技术架构和应用潜力，正在重塑各行各业的面貌，并勾勒出智能未来的发展蓝图。 大语言模型：文本世界的理解与创造 大语言模型的核心技术基于Transformer架构，通过在海量文本数据上进行预训练，掌握了语言的深层规律。其关键技术包括：…

智能标注技术简介 在当今数字化时代，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效处理海量图像成为各行各业面临的共同挑战。阿里云图像识别服务推出的智能标注功能，通过融合人工智能技术，让图片不再只是静态的视觉元素，而是能够”说话”的信息载体。这项创新技术基于深度学习算法，能够自动识别图像中的物体、场景和特征，大大提升了图像标注的效率和准确性。 核心功…