18日,中国团队开发的,AI时代又一新物种、AI时代基础设施----UUMit(小龙人),正式上线。 本视频,是开发团队文斌、梦洋、明辉三人对产品的一个推介。 由于产品刚刚上线信息不多,三位创始人可能“有点商业青涩”语焉不详。中国江西红客翻遍全网,在此帮他们做一个归纳、提炼、推介: 一、这是一个商业视角和商业定位很好的产品!中国江西红客认为“它可能极具商业潜力”。 二、它是一个面向全球,连接供需双方,以AI的方式,为AI能力和个人能力提供交易,实现“AI能力、数字资源和个人能力快速变现”的平台。平台支持A2A(AI对AI)和P2P(人对人)A2P(AI对人)、P2A(人对AI)多种交易模式。 三、全链路已经实现95%自动化。而且在继续调优,以期达到98%自动化及匹配更加精准。 四、已与多个国际AI组织达成合作协议,共同构建A2A能力交易标准。已接入Google A2A和MCP国际标准协议。 五、采用开放生态协议,全面开放平台接口,兼容所有AI智能体,支持第三方开发者和企业系统接入。 六、用户注册登陆后,平台2分钟为用户完成"天赋和能力"测试,立即可将其技能、经验、知识上架到平台,之后UUMit会24小时不停工作,自动为其匹配买家、促成交易、完成结算。用户可以睡着觉挣钱。支持一次性付费、按次计费、按时计费、订阅计费。 七、据说全球注册用户已经超10万。 八、平台官网:uumit.com 九、创始团队综合资源、综合能力目前可能还有欠缺,可能将面临诸多挑战和困难。 十、站在网安/黑客视角,该平台也值得业内期待。 (视频来源:UUMit·抖音号) #UUMit#AI#黑客#中国红客 #uumit
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YOLOv13最新创新改进——LDConv创新 YOLOv13最新创新改进:采用LDConv线性可变形卷积改进传统卷积,为卷积采样形状提供更多探索选项,突破卷积操作的极限,提升目标检测精度与效率。 基于卷积操作的神经网络在深度学习领域取得了显著成果,但标准卷积操作存在两个固有缺陷。一方面,卷积操作局限于局部窗口,因此无法捕捉其他位置的信息,且其采样形状是固定的。另一方面,卷积核的大小固定为 (k \times k) 的正方形,参数数量随着大小的平方增长。尽管可变形卷积(Deformable Conv)解决了标准卷积固定采样的问题,但其参数数量仍呈平方增长,且未探索不同初始采样形状对网络性能的影响。 针对上述问题,本文提出了线性可变形卷积(Linear Deformable Convolution,简称 LDConv)。LDConv 赋予卷积核任意数量的参数和采样形状,为网络开销与性能的平衡提供了更丰富的选择。在 LDConv 中,定义了一种新型坐标生成算法,用于生成任意大小卷积核的不同初始采样位置。为适应目标变化,加入了偏移量(offsets),以调整每个位置的采样形状。LDConv 将标准卷积和可变形卷积参数数量的平方增长趋势改为线性增长。相比于可变形卷积,LDConv 提供了更丰富的选择,并在参数数量等于 (k^2) 时可等效于可变形卷积。此外,本文还探索了在相同卷积核大小下使用不同初始采样形状的神经网络性能。通过不规则卷积操作完成高效特征提取,LDConv 为卷积采样形状提供了更多探索选项。 #YOLO
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