Agentic Object Detection - 零标注智能目标检测模型

🖼 功能:

无需数据标注与模型训练，直接通过自然语言指令检测目标

支持自定义语义描述（如“识别未成熟的草莓”）

输出高精度目标定位与标签结果

兼容复杂场景下的多对象识别

✨ 亮点:

革命性无监督范式：彻底摆脱传统模型对标注数据的依赖

类人推理能力：准确率对标OpenAI O1、DeepSeek R1等顶尖模型

语义驱动检测：通过自然语言指令动态调整检测目标

质量优先设计：单次检测20-30秒，专注输出高置信度结果

🚀 资源:
免费体验：[在线演示]
博文详情：[点击打开博文]

💡 描述:
由吴恩达团队打造的Agentic Object Detection，重新定义目标检测技术边界。该模型通过智能体推理能力，仅凭自然语言指令即可实现精准目标识别，无需任何数据标注与预训练流程。在农业质检、工业检测、医疗影像等复杂场景中展现出超越传统方法的准确率，尤其擅长处理模糊目标、新型对象等挑战性任务。当前版本以质量为核心，持续优化响应速度，为行业提供零标注时代的AI检测新范式。

得到2.2-7
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老枪
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肮脏天使 Dirty Angels
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汉江之恋
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谍与蝶
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金钱堡垒
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迪士尼动画工作室短片收藏集
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夏目新的结婚
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漫威.黑寡妇
画江湖
上甘岭纪录片
疯子老爸
孤注一掷
海王
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大S徐熙嫒主演作品全合集
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免费使用DeepSeek模型API接口

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免费的，据说比deepseek更快更强。

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Zed 使用开源模型 Zeta 预测用户的编辑

用 Rust 开发的文本编辑器项目 Zed 宣布引入编辑预测功能。该功能是基于开源大模型 Zeta，而 Zeta 是基于阿里巴巴的模型 Qwen2.5-Coder-7B。Zeta 是一个开源模型，包括开源数据集，开发者欢迎通过向数据集贡献数据帮助改进 Zeta。通过编辑预测，Zed 能预测使用者的下一次编辑，用户只需按 Tab 键即可应用。一旦接受预测，使用者可以通过反复按 Tab 键执行多个后续编辑，节省时间和按键次数。编辑预测目前可以免费测试，但开发者警告不会永远免费。

Deep Research Web UI: 低成本体验 ChatGPT 深度研究

不用再花 $200 购买 ChatGPT Pro 了～最近 GitHub 上有一个非常热门的项目 deep-research，复现了 ChatGPT 的 Deep Research 功能。不过那个项目只支持在终端运行，那么有没有更方便快捷的方式呢？

有的，我给它做了一个网页 UI，可以实时展示整个搜索过程。可以看看视频里的例子。纯前端页面，API key 都存储在本地。

网站地址：https://deep-research.ataw.top/

代码开源，求个 Star：https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-ui

LLM Reasoners：为大语言模型提供先进推理能力的开源库。

集成多种前沿推理算法，如Reasoner Agent、Tree-of-Thoughts等；提供直观的推理过程可视化工具，仅需一行Python代码即可实现；性能优化，支持SGLang等高性能框架，推理速度提升高达100倍

一站式社交媒体趋势监测工具，帮你轻松捕捉热门话题。节省手动搜索社交媒体的时间，实时掌握趋势动态，快速响应市场变化。

AI驱动的趋势分析，精准识别新兴话题；实时Slack通知，第一时间获取关键信息；集成Twitter/X和Firecrawl，覆盖多平台数据

Gemini Trendfinder | #工具

Scrapling：Python的闪电般快速、智能且难以被检测的网页爬虫库。

自适应网站变化，智能追踪元素；性能卓越，比BeautifulSoup快240倍；提供强大的反爬虫功能，轻松绕过网站防护

Stocks Insights AI Agent：一款强大的全栈应用，通过AI技术快速获取股票数据与新闻。

一站式获取股票历史表现、详细数据和相关新闻；利用LangGraph和LangChain实现高效的数据检索与分析；提供可视化图表，直观呈现股票走势

基于Firecrawl和Gemini的智能网络爬虫工具，能找到并重排页面，使用Gemini 2.0 Flash进行浏览，并根据目标返回数据。

智能识别并提取PDF和图片内容；自动分析网页并定位最相关页面；高效处理复杂任务，助力信息检索

Firecrawl Gemini 2.0 Crawler | #工具

一份详细的人工智能应用与安全指南

本项目主旨为帮助您从零基础成长为具备实战能力的人工智能安全专家。

本指南涵盖了基础知识、法律法规、经典AI模型、漏洞与攻击、防御方法、安全开发与运维、相关框架、会议讲座以及实践实验室等多个方面，并为每个层级提供了的学习建议和资源。

AI迷思录 | #指南

此仓库收集了用于学习人工智能和机器学习的免费资源。内容涵盖：

AI/ML关键概念
列出了AI/ML的核心概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络等，并附有相关链接供进一步学习。

AI/ML构建模块
涉及学习AI/ML所需的基础知识，包括线性代数、概率统计、优化计算、Python编程、数据预处理、模型评估等。

AI/ML角色
介绍了与AI/ML相关的多种职业角色，如机器学习工程师、数据科学家、ML/AI平台工程师等。

AI/ML发展路线图
提供了一套系统的学习路径，从数学基础到实践经验，再到专业领域知识和MLOps，最后是研究和面试准备。

课程、认证、书籍、工具与框架
分别列出了适合学习AI/ML的课程、认证项目、书籍、工具和框架，为学习者提供了丰富的学习资源。

研究博客、应用博客、问题、社区、频道、新闻简报和必读论文
提供了AI/ML领域的研究博客、应用博客、实践问题、社区资源、YouTube频道、新闻简报以及必读论文，帮助学习者紧跟行业动态并深入研究。

Awesome AI/ML Resources | #机器学习

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内置包括Deepseek-R1、o3-mini、Gemini-2.0在内的大量免费模型：全球主流的知名AI都有免费版本可以玩，在首页点击“添加更多”按钮，能看到各个模型以及不同赛道下的AI榜单

得到2.8-16
每天听本书
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老｜喻·决&策算…等12个文件【更新合集❶】
链接:https://pan.baidu.com/s/1_ERMofNixBBC8myZ4TSK4g?pwd=y483 
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徐弃郁·全球智库…等4个文件【更新合集❷】
链接:https://pan.baidu.com/s/10Dmx0SeGSz74vPc7lKtrZg?pwd=ufxi 
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快刀广播站
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老喻·决&策算法100讲
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刘&勃·刘&勃讲中国史
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大望局（大望路读书会）
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¥399-何&刚投资参考2025
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万&维&钢·精英日课
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熊&太行·关&系关系攻略2
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备用链接：老｜喻·决&策算…等5个文件
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––––––网站推荐––––––
最好用的AI背景去除工具
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––––––软件ROM––––––
最全电视盒子ROM刷机包
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–––––––资料––––––––
79个DeepSeek R1满血版免费代餐
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❤️清华大学第二弹：DeepSeek赋能职场
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少年商学院《DeepSeek中小学生使用手册》
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我们为何起舞
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痴人之爱 逆转
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双峰：遗失的碎片
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残酷真相
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新婚乐逃逃 Dhoom Dhaam
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【漫画】导演饺子监制 敖丙传（全三卷）
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哪吒魔童闹海幕后纪录片【不破不立】
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哪 吒之魔 童闹海【画质提升版】
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唐 探 1900【画质提升版】
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网站收录终极指南！除了谷歌，把这些搜索引擎都提交上实现流量起飞！ 🚀

想让你的网站获得更多流量，被更多人发现？谷歌只是众多搜索引擎之一，全球还有那么多的搜索引擎，一个也不能放过

🌍 国外搜索引擎
🔍 Google（全球最大搜索引擎）
👉 使用Google Search Console → 添加你的网站
🔗 https://search.google.com/search-console

🔍 Bing（微软旗下，欧美常用）
👉 进入Bing webmaster → 提交网站
🔗 https://www.bing.com/webmasters

🔍 Yandex（俄罗斯流量王）
👉 Yandex webmaster → 添加你的网站
🔗 https://webmaster.yandex.com/

🔍 Naver（韩国主流搜索引擎）
👉 Naver站长工具 → 提交网站
🔗 https://searchadvisor.naver.com

🔍 DuckDuckGo（隐私友好型搜索引擎）
👉 DuckDuckGo没有站长工具，但它的结果来自Bing和Yandex，提交到Bing和Yandex即可覆盖！

🔍 Seznam（捷克主流搜索引擎）
👉 Seznam站长工具 → 添加网站
🔗 https://napoveda.seznam.cz

🇨🇳 国内搜索引擎
🔍 百度（中国最大搜索引擎）
👉 百度搜索平台 → 提交链接
🔗 快速提交：https://ziyuan.baidu.com/linksubmit/url
✨ 高阶玩法：用百度站长工具深度优化！
🔗 进阶入口：https://ziyuan.baidu.com

🔍 360搜索（中国常用搜索引擎）
👉 360站长平台 → 提交链接
🔗 https://zhanzhang.so.com

🔍 Sogou（搜狗搜索）
👉 搜狗站长平台 → 提交网站
🔗 https://zhanzhang.sogou.com

📈 提交后别忘了定期检查收录状态！

DeepSeek R1 + 深度研究 + Ollama 新玩法：
下载Ollama Deep Researcher，在本机装好 R1 。
然后给 R1 一个主题，观察它搜索网络、学习、反思、搜索更多内容。
它会自动重复此过程， 想让它研究多久，它就研究多久。
最后它会给出一份研究彻底的报告，报告附有它看过的所有信息来源。

该项目和模型全部开源。

M1 的 Mac 就可以跑起来

Ollama Deep Researcher GitHub 地址：https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher

DeepSeek R1 Ollama 模型地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1