AI赋能核电：文件密级智能识别系统应用实践
点击右上角关注我们1. 项目背景本项目依托YOLOv8目标检测算法，融合集成学习与OCR技术，搭建了一套端到端的核电文件密级标识智能识别体系。借助人工智能技术的革新，系统能够精准识别并定位文件中的加密章、解密章等密级标记，涵盖多种背景与尺寸的印章变化，大幅提升了密级标识识别的精准度与效率，削减了人工审核开支，为核电行业的文档安全管理提供了坚实的技术保障。2. 典型应用场景核电文档密级管控：该案例服务于核电工程管理中各类文档的密级标识自动识别与管控，同样适用于需要对印章类内容进行识别与管理的业务场景。3.
一次教训：怎样让生成式AI回答更靠谱
如今，生成式人工智能（Generative AI）产品已被广泛使用，国内如元宝、豆包、DeepSeek、通义千问，国外如ChatGPT、Google Gemini等，的确为人们的工作与生活带来了极大便利，也显著提升了效率，正逐步成为日常中离不开的得力助手。不过大家是否发现，这类人工智能给出的建议或方案有时并不可靠，甚至可能把人带偏并造成损失。最近我就亲身经历了一次，分享出来供大家提醒和借鉴。春意正浓时，我骑车外出踏青，爬山途中在路边看到一丛一年生草本藤蔓植物，从叶片和藤条的样子判断，乍一看很像南瓜。我弯下
国产多模态大模型星河V3开源发布
🎉 国内最新科研成果！2026年4月4日，中国科学院自动化研究所与多家高校合作开发的国产多模态大模型‘星河V3’正式开源上线。不同于以往仅限于文本或静态图像处理的AI系统，星河V3实现了对实时视频流的端到端语义解析，能够处理1080P@30fps的视频流，延迟低于80ms，并且在主要测试数据集上的准确率超过了GPT-4.5 Vision 2.3个百分点。✨ 实用功能三大亮点，立即可用：免费商用级API（日调用量不超过5000次无需授权）、提供Python/JS轻量级SDK，10分钟即可集成到小程序或物联网
AI误导用户，开发者需承担责任吗？
近年来，生成式人工智能在人们生活中广泛应用。虽然带来了便利，但也时常出现答非所问、信息不准确等问题，给用户带来不便。 开发者是否应对人工智能提供的信息准确性负责？最近，杭州互联网法院审理了一起因生成式人工智能模型提供不准确信息而引发的侵权案件。 AI提供错误信息，是否应该负责？ 2025年6月，本案原告梁先生在网上搜索院校信息时，发现了一款生成式人工智能应用。他通过输入提示词的方式，询问了一所云南职业高校的情况。随后，这款由被告公司研发的应用程序提供了相关信息。 然而，梁先生通过其他渠道得知，该应用程序提