不画图、不建模、也不量尺寸。输入只有 7 张手机照片（4 张客厅 + 3 张卧室），产出是两个能在浏览器里旋转、缩放、随时对照原图的 3D 房间——52 个物体，全流程约 55 分钟。过程拆成两半：豆包工作负责把照片“对口供”、整理成结构化的场景规格；TRAE Work 负责复核、写代码，并在浏览器里把页面修到真正能用。两边用的是同一个 Seed-2.1-pro-0915。先看结果。实际使用的模型
是Dream呀
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近900家展商怎么逛？我用Seed Evolving把ChinaJoy做成了一场RPG
如果把ChinaJoy看成一个拥有近900家展商、1000余款游戏的大型开放世界，你会给自己选择哪条任务线？有人追AI游戏，有人寻找独立作品，也有人只想看国产IP和未来硬件。但现实中的逛展攻略，往往给所有人同一张清单：信息很多，真正与自己相关的内容却要重新筛选。于是，我把一个想法交给了Doubao-Seed-Evolving：能不能不再生成另一篇攻略，而是把整场ChinaJoy改造成一套因人而异的
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Doubao-Seed-Code深度测评：国内首个支持视觉理解的编程模型
Doubao-Seed-Code是火山引擎推出的一款国内首个具备原生视觉理解能力的编程模型,它为真实、复杂的编程任务而设计,在长上下文理解、任务规划和代码生成均展现出卓越表现。2.1 面向Agentic编程任务深度优化Doubao-Seed-Code支持256K超长上下文,能够轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景,更好地支持端到端自主编程。模型在全栈开发中表现良好,前端能力尤为突出。最值得关注
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国内首个！把姆巴佩做成手办，4K画质太震撼了-Seedream 4.0 实测
就在9月11日晚，字节跳动重磅发布了豆包·图像创作模型 Seedream 4.0，这款全新的图像创作模型一经发布就引爆了整个AI圈。更令人震撼的是，Seedream 4.0 一举拿下了Artificial Analysis「文生图」和「图像编辑」两大榜单的第一名，成为名副其实的新王者！豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 是一个从生成到编辑的一站式图像创作模型，最大突破在于首次支持4K多模
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WHAT KAN I SAY？Kolmogorov-Arnold Network (KAN)网络结构
2024年4月，来自MIT、加州理工学院、东北大学等团队的研究，引爆了一整个科技圈：Yes We KAN！ 这种创新方法挑战了多层感知器(Multilayer Perceptron，MLP) 的传统观点，为神经网络架构提供了全新的视角，GitHub上收获15k stars。为了纪念两位伟大的已故数学家Andrey Kolmogorov和Vladimir Arnold，称其为科尔莫格罗夫-阿诺德网络
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CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
人类活动识别（HAR）在健康监测、智能家居、运动辅助等领域有着广泛的应用。随着可穿戴设备的普及，基于传感器数据的HAR成为了研究热点。传统的HAR方法依赖于专家手动提取特征，虽然具有一定的透明性和计算效率，但存在以下问题：主观性强：特征提取依赖于专家的经验，容易受到主观判断的影响。数据质量依赖：手动提取的特征对原始数据的质量要求较高，且无法全面反映数据的复杂动态关系。通用性差：提取的特征可能只适用
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TCN-Inception：基于时序卷积网络和Inception模块的传感器人体活动识别方法
人体活动识别（HAR）作为人机交互、智能医疗和物联网应用的核心技术，面临传统方法对时序特征捕获不足的挑战。现有深度学习方法（如CNN和LSTM）在长期依赖性和计算效率方面存在局限，我们提出了一种融合时序卷积网络（TCN）与Inception模块的新型架构TCN-Inception。该模型通过多尺度特征提取和膨胀卷积机制，显著提升了传感器时序数据的建模能力。模型采用层级式混合架构，包含：输入层：接收
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无需手动写代码，Trae帮你一键生成项目！
周末闲来无事，刷朋友圈时看到有人提到了一款叫 Trae 的工具，说是能“无需手动写代码”，还能“一键生成项目”。作为一个对新技术充满好奇的人，我立马来了兴趣，心想：这玩意儿真有这么神奇？于是，我决定亲自上手试试，看看它到底真的有那么神奇吗，那么多人都在用。打开 Trae 的官网，简洁的界面和那句醒目的 “Ship Faster with Trae” 瞬间吸引了我的注意。简单来说，Trae 是一款智
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Cursor：AI 助力编程，效率翻倍的秘密武器
最近发现了一个超级智能的AI 辅助代码编辑器——Cursor，对于那些像我一样希望通过 AI 提升编码效率的人来说，真的超级值得一试。它基于 Visual Studio Code（VS Code）开发，保留了 VS Code 的用户友好界面，同时融入了先进的 AI 功能，如代码生成、自动补全和自然语言交互，听起来很高级，但是用起来真的超级接地气。方便又容易上手，接下来我把自己的使用经历告诉大家。C
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提高人类活动识别准确性的新方法：空间注意力与遗传算法的结合
人类活动识别（Human Activity Recognition, HAR）是环境计算和情境感知计算领域中一个重要的研究主题。随着智能手机和可穿戴设备的普及，HAR在诸如智能监控系统、健康护理、异常行为检测以及人机交互等多个领域变得越来越重要。HAR的目标是通过分析从各种传感器获得的数据来识别个体正在进行的活动。在HAR中，有两种主要的方法来从传感器数据中识别活动：基于视觉的方法和基于可穿戴传感
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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来｜社区征文
“Hello，大家好我叫是Dream呀！” 不知不觉，这句话已经陪伴了我一年多了。也许你是第一次听，但这并没有关系，因为时间无言，相遇即缘！😜2020年10月08日，我正式接触编程的第一天。那天我记得很清楚，那是我第一次从学长口中听说到Python，和大多数理科生一样，我不喜欢去写东西，从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我，语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不
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