在人工智能与边缘计算深度融合的今天，将AI模型高效部署于终端设备已成为产业智能化的关键。本文将分享基于米尔MYD-LR3576边缘计算盒子部署菜品识别安卓Demo的实战经验。该设备凭借其内置的强劲瑞芯微RK3576芯片，为视觉识别模型提供了充沛的本地AI算力，成功将“智慧识菜”的能力浓缩于方寸之间，充分证明了其作为边缘AI应用坚实载体的卓越性能与可靠性。

编辑 | Eino 项目组当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM ...

本文作者：Spring AI Alibaba 社区贡献者一、引言与概述我们基于 SpringAI Alibaba Graph 构建了一套 Java 版本的 DeepResearch ...

过去，AI 只能“被训练”；现在，它开始“训练自己”。来自 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 团队的最新研究，展示了一种能 自我修改、 自我修复、甚至 自我优化的智能体——它真的开始学会 Debug 自己。