有没有凡人修仙传的资源
各位大佬,有没有那种完整版合集的《凡人修仙传》动漫?
就是把每一集都无缝衔接剪在一起的那种长视频。
实在不想一集一集点着看,太打断节奏了。
大家能明白我说的这种版本吗?
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【背景】
最近在实际项目中开始频繁使用「Vibe Coding」(借助 AI 的沉浸式/对话式编程方式),明显感觉到:
不同人用下来,效果差异非常大。
所以想开个贴,系统性地收集一些大家在 Vibe Coding 过程中的使用技巧、踩坑经验和最佳实践,供彼此参考。
【想重点收集的方向(不限于以下)】
1️⃣ 使用场景
2️⃣ 提示词与交互方式
3️⃣ 与真实项目结合
4️⃣ 效率与质量的平衡
5️⃣ 工具与模型选择
6️⃣ 心态与方法论
【我个人的期待】
不是那种“神化 AI”或“完全否定”的讨论,而是:
欢迎随意分享,哪怕只是一条小技巧 🙌
后面我也会把有价值的内容整理成一份总结。
如果你已经在用 Vibe Coding,你最想提醒新手的一句话是什么?
当网站提示不安全时,通常与SSL证书有关。SSL证书是一种数字证书,用于在客户端和服务器之间建立加密通道,确保数据传输的安全性。 检查SSL证书状态: 首先,要检查网站是否已安装SSL证书。 更新或重新申请SSL证书: 如果证书已过期,联系证书颁发机构进行续期。 打开JoySSL官方网站注册一个账号。在注册过程中,需要填写注册码230970,以获得免费SSL证书的使用权限。 填写证书申请表: 验证域名所有权: 审核和签发证书: 安装SSL证书: 通过以上步骤,您可以成功申请并安装SSL证书,解决网站提示不安全的问题。同时,定期检查和更新SSL证书以及服务器设置,可以确保网站的安全性。
一、解决网站提示不安全的方法
如果已安装,查看证书是否有效,以及是否由受信任的证书颁发机构签发。
如果证书已过期或不受信任,需要更新或重新申请一个SSL证书。
如果证书存在问题(如颁发机构不受信任、证书链不完整等),需要重新申请一个受信任的SSL证书。二、SSL证书的申请流程
解决网站不安全—SSL证书申请入口
前往SSL证书颁发机构的官方网站,填写证书申请表。
在申请表中,提供域名信息、组织信息和联系信息等。
SSL证书颁发机构会对域名所有权进行验证。
常见的验证方法包括电子邮件验证、DNS验证、文件验证或HTTP验证。
根据所选的SSL证书类型,可能需要提供额外的企业身份验证文件。
SSL证书颁发机构将对申请进行审核。
十分钟内审核通过,将签发SSL证书,。
根据服务器类型和操作系统,按照SSL证书颁发机构的指南安装证书。
今天我突然看到了凡人修仙传那种话题,突然想到了一个问题.
我是在想一个人在不断成功之后,只会越来越成功的吧.从眼神来说,自信这东西基本是不能隐藏的吧.
各位有在生活里见到那种非常自信的人吗?那种东西是可以隐藏的.
我已经抢了三天了,基本上是秒无。大佬们分享一下抢火车票的技巧,谢谢大家!
无论年龄大小、贫富差异,回家过年始终是国人共同的情怀。今年情况特殊,孩子刚出生,我们全家选择在外地过年。少了鞭炮,年味淡了几分,只好在吃喝上多花些心思。头一回给孩子备年货,新玩具也就成了重头戏。
大家预测下
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一谈到记忆,有很多朋友会有类似的感受:
我这几年的记性真是越来越差了。
上一秒打开手机,下一秒就不知道该做什么了。
怎么回事?我是什么时候下单的这个快递?一点印象都没有……
昨天晚上吃了什么,干了什么,完全断片了。
……
我也如此。就在此刻,我发现书桌上放着一听刚打开的可乐,却丝毫回忆不起来自己什么时候把它从冰箱里拿出来的——莫不是「田螺姑娘」吧?怎么可能!我该不是得了阿兹海默症吧?!
先别急着担心。这不代表你的大脑生病了,也不一定是衰老的表现。所谓的记性不好、健忘,往往是因为我们误解了大脑的运行机制,把它的正常功能当成了 Bug。为了解决这类日常健忘问题去练「记忆宫殿」这种复杂的助记术,往往是杀鸡用牛刀,很难坚持也没必要。1
相比之下,了解大脑的工作原理、调节你的思考方式和生活习惯,才是更轻松更有效的解决方案。
很多人都有「转头就忘」的感受:打开手机,本来只想看一眼天气或查一下快递进度,结果看到有微信提醒,就点进去看了一眼。短短几秒的工夫,等你退回主屏幕时就会陷入恍惚:我刚才解锁手机,是要干嘛来着?
这不是手机普及以后才出现的问题。类似现象一直就有,心理学上有个专门的术语叫「门口效应」:你心里想着有件事要做,比如要去卧室拿双袜子,结果走进卧室门口,就有可能忘记你过来的目的。

心理学实验进一步验证了这个现象:研究人员会从桌子上随机拿起一些物品放在盒子里,稍后让受试者回忆盒子里有什么。这个过程中,第一组受试者没有挪动房间,第二组要换到另一个房间去回忆,第三组则是先出去一下再回到原本的房间。
虽然三组回忆的间隔时间一样,但后两组都会出现明显的遗忘现象。这类现象的症结不在「记忆力」,而是出在「注意力」上。
先做一个简单的介绍。想必不少人听过工作记忆(短时记忆)和长时记忆的区别。2
工作记忆是我们大脑中暂时存放和处理信息的记忆系统,可以简单理解成短时记忆的一种。它的特点是记忆时间短、储存容量小3,如果不进行深度加工,里面的信息就会在几秒到数十秒消失不见。
与它对应的是长时记忆。长时记忆就像一间巨大的仓库,可以用来长期、大量地保存我们的记忆。像我们学到的知识、自己的人生经历,骑车游泳写字等技能,都存在长时记忆里。
我们可以把工作记忆想象成一个装有传送带的临时工作台。这个工作台上的包裹主要有两类来源:一类是来自外部的感官信息,比如你看到的画面、听到的声音;另一类是我们大脑内部生成的念头,或是从长时记忆里提取出的记忆,比如要去拿袜子、查快递等。

这里有一个至关重要的角色,那就是临时工作台的分拣员——注意力。
由于工作记忆的容量有限,只有被注意力紧紧盯牢的包裹,才有机会留在台面上,进一步加工后存储到长时记忆里。一旦稍不注意,包裹就会从工作台滑落出去,一去不返。
回到之前的门口效应。无论是走进新房间,还是点开新的 APP,本质上都是一次场景上的切换。在切换场景时,新环境会瞬间涌入海量的感官信息,比如光线、布局、颜色、声音等。哪怕你没留意,这些外部刺激也会客观上抢占你的注意力,导致脑子中原本的念头,或是刚刚捕捉到的感官信息,从有限的工作台上被清理出去。当你回过神来,工作台上空空如也,原来的包裹就找不到了。
这就是为什么你会在原地发呆,突然想不起来自己刚才要做的事情。
门口效应是大脑为了适应新环境而进化出的本能,非常类似于电脑清理缓存,释放内存,从而更好加载新程序,应对新环境里的不确定因素。这是大脑高效运作的表现,没必要去对抗这种生理机制,更不必责怪是记性出了问题。
既然问题的核心在于,场景切换导致注意力转移,那应对的办法也就一目了然了:要么保护注意力不被抢走,要么提前给工作记忆减负。
除了转头就忘,另一个经常让人怀疑自己记忆的日常现象,就是「日常琐事的断片」。想必大家对下面的现象都不陌生:
每个人的脑海里都有关于自己生活的记忆。这类记忆属于长时记忆的一种,叫作「情景记忆」。有些记忆非常深刻,时隔多年仍历历在目。还有一些虽然刚发生不久,但印象微乎其微。

情景记忆有一个独特的属性:你不仅记得这件事的内容,还会记得它发生在什么时候、什么地方。也就是说,这类记忆带有「时间戳」和「地点标签」。
然而,如果是日常高度重复、琐碎的情景记忆,大脑在处理时就会变得相当智能,换个角度,也可以说是相当吝啬,这就会出现断片、健忘的现象。
对于每天通勤、一日三餐、洗脸刷牙这类高度重复、缺乏情绪波动的日常行为,大脑为了节省认知资源,通常会自动执行「合并同类项」的操作。
拿吃早餐这件事举例:每天早晨,你都会在早上 8 点前后,从冰箱里拿一瓶牛奶,一枚即食溏心蛋,再从餐桌上拿一片面包,花上 5 分钟在自家餐桌前吃完。由于每天吃早餐的场景和内容没有显著差异,大脑为了优化空间,不会把每天吃早餐的画面分别存储为一个个独立的记忆文件,而是把过去成千上万次吃早饭的经历,整合压缩成一个通用的、细节模糊的「模板文件」。
所以,假设你试图回忆昨天早饭吃了什么,大脑首先检索到的是这个通用模板,即家中餐桌旁的空间场景,外加牛奶、鸡蛋、烤面包老三样,而不会直接提供给你昨天早晨吃早餐的具体画面。再加上昨天的早餐没什么特殊的地方,缺乏特征值,这个记忆自然就被淹没在日常中,给你一种遗忘了的错觉。
那么,什么时候我们会清楚地记住一个情景呢?答案是当惯例被打破的时候。
用过智能监控摄像头的朋友应该知道,这类设备有一个标配功能,叫「移动侦测」:在监控画面静止、没有明显变化时,比如空无一人的楼道,画面会被循环覆盖,不占用硬盘空间;只有检测到画面内容出现变动,比如有外卖员经过,才会触发更多功能,这段视频才会被长期保存。

我们的大脑在记忆日常事件时也是类似的机制。回到吃早餐的场景。假如某天早上,你突然不想吃牛奶面包,而是泡了一碗螺蛳粉,搞得满屋满身的味道。那么这个高度差异化的早餐情景,就会触发大脑的录像功能。大脑会识别出差异,再给它打一个鲜艳的标签,单独存档收藏。哪怕过上很多年,你都不会忘记那天早上把螺蛳粉当早餐,后来在通勤地铁上被其他乘客翻白眼的尴尬记忆。
所以如果你怎么也想不起上周三的午饭吃了什么,或者昨天地铁上发生了什么,没有必要责怪自己记忆不好。日常断片说明你的生活状态非常规律、平稳,而你的大脑正在按部就班地运行,把那些没有亮点的日常记忆打包压缩——这样做是为了留出宝贵的空间,帮你储存那些真正独特、重要的人生关键事件 。
既然明白了情景记忆的机制,反过来,如果我们想要记住某件生活中的事情,或者想让某段回忆更深刻,就必须主动介入,让这段记忆具有更鲜明的特征。
这里有几个好方法:

当然,随着年龄增长,负责情景记忆的海马体功能确实会逐渐衰退,这是自然的生理规律。所以,如果你发现自己的情景记忆不如从前,不要过度焦虑,更不要自我否定。接受日常琐事的适度遗忘,把有限的精力留给值得铭记的人和事,才是应对时间和衰老最好的办法。
如今的学习工具、效率软件越来越便捷:以前做笔记要手抄,现在 OCR 一键复制;以前整理资料要剪报,现在网页插件一键剪藏;以前长文章要自己读,书要自己一页一页看,现在 AI 一键总结,1 分钟就能速通……
在这种丝滑的收藏、囤积、速读的背后,其实很容易造成一种理解的错觉。不少人会发现,我们看过的文章、学过的知识,似乎比以前更容易忘记,好像是自己的学习能力退化了、记忆力不够好。但实际上,这往往是学习方式不当造成的结果。
相关内容很多派友写文章讨论过。之前讲学习原理和核心要素的文章里,我也详细地聊过这个问题如何解决(参考第三板块),感兴趣的朋友可以去阅读。下面再从记忆的机制角度,去讲清楚为什么会出现这种学得快、忘得也快的现象。
前面我们讲了「情景记忆」,它是长时记忆的一种。
长时记忆还有很多种,和学习关联最紧密的一类,叫作「语义记忆」,你可以把它理解成大脑数据库或图书馆,你学到的所有知识点、事实、概念、词汇、公式等,全都存放在里面。

学习的时候,很多人应该和我一样,总觉得自己记性不好,学完就忘。但严格来说,「忘记了」这个表述是不准确的。从认知心理学的角度来看,真正存入长时记忆的知识,极难被彻底抹除。前面讲过,长时记忆像一个巨大的仓库,一旦学会了某个知识,就好比把它放进了仓库,真正的问题往往不是记忆丢失了,而是索引丢失了,也就是指向这个记忆的线索找不到了。
心理学家比约克夫妇认为,记忆有两个独立的指标:一个叫存储强度,一个叫提取强度(Bjork, 1992)。
存储强度说的是一件事被记住之后,记得有多牢。这个观点否认了「记忆会消失」的传统观点,认为长期记忆一旦形成,它就会几乎永远存储在我们的大脑中;而提取强度,是指此刻你能不能把这个记忆取出来,容不容易回忆起来。而我们通常说的「记住后遗忘」,是指之前记到脑子里的事情,提取强度减弱,难以提取出来的现象。

从这两个概念出发,会组合出四种记忆的情况:
比如草草看过的一篇文章,刷短视频一看而过的冷知识。我们都有过这种经历:一本书/一部电影/一个帖子都快看完了,突然想起来:天哪,我以前居然看过?这就是典型的例子,因为之前没有经过深度加工,它在大脑里留下的痕迹微乎其微,如果不是重看一遍,你压根不可能把它从脑海里调取出来。这类记忆是「知识囤积」的重灾区。
考前突击背下来的重点、餐厅排队的号码、出差住的房间号、熬夜肝完一整部悬疑片的剧情,都属于这类记忆。此时此刻,这个内容在你脑海里还很清晰,你还会有种「我记住了」的错觉。但实际上,这种记忆存储强度很低,只要任务一结束,比如考完试、退了房、吃完饭,就会很快忘记。这类记忆往往跟突击学习、集中学习有关,最适合用「间隔复习」的方法巩固扎实。
比如年轻时用过很久的QQ号,好几年没用的英语熟词,多年没唱过的一首歌。这些知识其实并没有丢,它们依然存在于你大脑的深处,但因为太久没有使用,一时半会想不出来了。对这类知识,往往不需要像新知识一样花大量时间学习,只要一点点线索,比如告诉你QQ号前两位,尘封的记忆就会唤醒。所以定期维护、适当复习就可以保持。
比如基础常识(中国的首都、九九乘法表),你自己的生日、从未改过的手机密码,或是追了多年的偶像八卦等。无论你是在什么样的状态下,都能不假思索地想起这些事情。这些知识已经内化成了你的一部分。这类记忆,才算是真正的「学会了」。而学习的最终目的,就是通过不断的练习,把知识从前面几个类型,最终转化成这种「自动化」的知识。
对比这四种情况,我们会发现:那些让我们感觉舒服、丝滑的学习方式,要不就是「存储低+提取低」的无效囤积模式,比如一键收藏、课堂PPT拍照、疯狂下载资源;要不就属于「存储低+提取高」的突击学习区,比如反复阅读、高亮划线、立刻看答案、跟教程同步操作等。这些学习都不利于形成真正扎实的记忆,并非记忆力本身出了问题。
那么正确的方法是什么呢?比约克夫妇提出了一个反直觉的理论,叫做「必要难度」(Bjork, 1994)。这个理论说明了记忆运作的一个核心机制:存储强度的增长,与当下的提取强度成反比。简单来说就是,你现在把知识提取出来的过程越痛苦,它以后在脑子里扎根就越深。

这个道理听起来很复杂,但有健身经验的朋友不会陌生:轻松的学习类似于举空杆,你拿着一根重量很轻的杆子,随便举上几下,这样做虽然轻松,但因为无法撕裂肌肉纤维,自然也就练不出肌肉。与之相对,每次如果动作都能到位、举铁时做到力竭,肌肉纤维的撕裂,就会伴随着随后的重组和再生。
所以,新学的知识立刻就复习,学习效果一般;只有在适度的遗忘后,当合上书本,尽可能主动回忆学过的内容。这个过程会让你皱眉、挠头、有点大脑短路,但这样的效果是最好的,最有利于存储强度的提高。
理解了不同的记忆机制,我们可以再度审视「遗忘」这件事的意义。在学习的过程中,遗忘绝非一无是处,甚至可以说没有遗忘就没有学习。它扮演了三个至关重要的角色:
第一,在工作记忆阶段,它是注意力的过滤器。
第一部分我们提到,环境里的过量信息会让大脑过载,遗忘可以帮我们过滤掉无关信息的干扰,让大脑能够专注在最重要的事情上,起到筛选的作用,只有真正有价值的信息才有可能得到进一步加工,被长时间记忆。
第二,在长时记忆阶段,它是强化存储、认知概括的必要条件。
根据「必要难度」理论,遗忘其实创造了必要的难度。正因为有了遗忘,提取强度降低,你才需要费力去想;正因为费力去想,大脑才会判定这个信息很重要,从而大幅提升存储强度。
此外,遗忘还能让我们忘记无关紧要的细节,提取本质,更好地进行抽象和概括。这就好比我们最开始遇到一张脸,会记住丰富的面部特征,比如皮肤状态、发型、化妆等,然而过阵子我们再见到对方,对方可能会有发型、妆造上的变化,但你依旧能记得他,就是因为大脑帮你遗忘掉了一些细节,从而让你更好地概括这个人的面部特点,从而形成持久、稳定的记忆模型。
第三,在生活层面,它是我们维持内心秩序、适应当下环境的必要手段。
试想一下,如果每一次失恋、每一次尴尬都像刚发生时那样鲜活、强烈,我们的心灵早已不堪重负。大脑通过遗忘机制,帮我们剥离了记忆中过载的情绪,让我们只记住经验教训,逐渐淡忘当时剧烈的痛感,从而从创伤中走出。另外,遗忘还能清除过时的认知。比如你搬了家,必须淡忘旧地址的牢靠记忆,新家的路线才能顺利储存。如果旧的记忆不消退,它们就会像幽灵一样不断干扰当下的生活,制造远超想象的麻烦。
如果一个人什么都忘不掉,他的大脑反而会因为由于信息过载而陷入混乱,导致认知功能低下。
苏联有一个名叫谢雷舍夫斯基的记忆奇人,他拥有近乎无限的记忆力,但因为无法遗忘,大脑被海量的感官细节填满。这导致他极度缺乏抽象的能力——既读不懂诗歌的隐喻,也没法进行复杂的逻辑推理。
这种现象在一些高功能自闭症患者身上也有体现:他们能像照相机一样记下场景信息,但正因为细节太多、太清晰,反而阻碍了他们去理解场景背后的社交语境和核心意义,遇到微小的环境变化,就会感到不安和焦虑。这也再次证明,如果不删减细节,大脑就无法构建出有意义的模型。所以,日常健忘很多时候是大脑在进行正常的垃圾清理和信息筛选,是为了维持大脑的高效运转,并不是我们担心的机能衰退。
借助这些原理,再去回看上篇文章里讲到的各种强化记忆的方法,如主动参与、写作、间隔复习、睡眠等等,就会更能理解其中的道理。这里就不再赘述了。
虽然我们每天都把记忆、遗忘这些词挂在嘴边,但记忆实际上不是一种单一的能力,而遗忘也不是一件全然的坏事。

这篇文章里我们讲到了工作记忆和长时记忆,以及长时记忆中,属于陈述性记忆(也叫外显记忆)的「情景记忆」和「语义记忆」。受限于篇幅,长时记忆家族中另一位重要成员,非陈述性记忆家族的「程序记忆」,比如系鞋带、骑车、母语阅读等,本文就不再展开了。未来有机会,我会放到「练习」这个主题专门讲。
如果大家感兴趣,我还想用一篇文章再写一些常见的记忆障碍和经典案例。比如随着年龄增长出现的记忆衰退,或是话到嘴边却想不起来的舌尖现象,甚至是疾病导致的严重失忆等,和大家一起深入了解记忆的原理。
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定位:机构级、低延迟。
定位:技术分析、初学者友好。
定位:高性价比、全球聚合、极客友好。
TickDB 的接入方式非常 "Pythonic",没有任何多余的动作。import requests
# 目标:获取 AAPL (美股) 和 BTC (加密货币) 的实时快照
url = "https://api.tickdb.ai/v1/market/ticker"
# ✅ 关键点:参数名为 'symbols' (复数),支持逗号分隔
params = {
"symbols": "AAPL.US,BTCUSDT"
}
# 🔑 极简鉴权:只需 Header 带个 Key
headers = {
"X-API-Key": "YOUR_REAL_KEY"
}
try:
resp = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = resp.json()
if data['code'] == 0:
for item in data['data']:
print(f"Symbol: {item['symbol']}, Price: {item['price']}")
else:
print(f"Error: {data['message']}")
except Exception as e:
print(f"Request failed: {e}")
30 多年没有发生过,2025 年开始出现,第一次挺吓人,不知道原因,心跳最高 215 (苹果手表测量),用自带苹果手表心电图测量,打印出来去医院,医生看完后,告知是‘室上性心动过速’,才知道这个词,刚刚又 210 了,冷水洗脸、闭住呼吸,都没法降下来,最后咳嗽才立马回复到 110 ,
健康最重要.....其他的都是屁
马上年底了,日常过的随意,没有健康的生活习惯
27 岁了,感觉小毛病越来越多了。
只做过两次两三百块入职体检,基本算走个流程
这两天研究了下正规的体检,两三千起步,好像还不能走医保余额,不知道该选什么样的
先挂了个三甲全科门诊,南京江苏省人民医院,看看医生有什么检查建议
前面 27 年基本不怎么关注健康,往后应该会越来越重视自己的健康问题,是不是到了年龄的分水岭🥲
在跨境电商、数据采集、账号管理等场景中,日本动态IP正被越来越多的用户关注。但很多人仍然有疑问: 日本动态IP稳定吗? 适不适合跨境业务? 用户爬虫会不会容易被封? 本文IPDEEP将从稳定性、适用场景、优缺点等多个角度,全面解析日本动态IP,帮助大家快速判断是否符合自己的业务。 一、日本动态IP是什么? 日本动态IP,指的就是IP地址会定期自动更换的日本本地IP资源。与静态IP不同,动态IP通常来自: 日本本地 ISP 数据中心或住宅网络 IP池轮换分配机制 核心特点只有一个:同一个用户在不同时间访问,出口IP会发生变化。 二、日本动态IP稳定吗? 这是用户最关心的的问题。答案是:稳定性取决于IP来源和服务商质量,而不是“动态”这个属性本身。 1.从连接层面看稳定性 高质量的日本动态IP通常具备: 日本本地低延迟 稳定的网络带宽 连续请求不掉线 在正常访问、合规请求频率下,稳定性是可以满足业务需求的。 2.日本动态与静态IP对比 结论:动态IP并不等于不稳定,而是“适合不同用途”。 三、日本动态IP适合跨境业务吗? 适合的跨境场景: 日本动态IP在以下跨境业务中非常常见: 跨境电商平台访问与调研 市场竞品数据分析 内容可用性/地区限制测试 商品价格、库存、评价监控 优势在于: IP自动轮换 不易被平台识别为单一用户 更接近日本真实访问环境 不太适合的场景: 需要长期固定登录后台 多天持续绑定同一个IP的账号 对IP变动极度敏感的平台 这类场景更适合使用日本静态IP。 四、日本动态IP适合爬虫和数据采集吗? 答案是:适合,但必须“用对方式”。 优势: 1.降低封禁IP的风险 动态轮换可有效避免高频请求导致的封禁。 2.提高采集成功率 更接近真实用户访问路径 3.可规模化使用 适合中小规模爬虫、定时采集任务。 五、总结:日本动态IP值得用吗? 适合跨境访问、数据采集、风控规避类业务,不适合强依赖固定IP的账号型场景。
今日,商汤正式开源多模态自主推理模型 SenseNova-MARS(8B/32B 双版本),其在多模态搜索与推理的核心基准测试中以 69.74 分超越Gemini-3-Pro(69.06 分)、GPT-5.2(67.64 分)。 SenseNova-MARS是首个支持动态视觉推理和图文搜索深度融合的 Agentic VLM 模型,它能自己规划步骤、调用工具,轻松搞定各种复杂任务,让AI真正具备“执行能力”。 在 MMSearch、HR-MMSearch、FVQA、InfoSeek、SimpleVQA、LiveVQA等基准测试中,SenseNova-MARS取得开源模型中的 SOTA 成绩,还超越Gemini-3.0-Pro、GPT-5.2等顶级闭源模型,在搜索推理和视觉理解两大核心领域全面领跑。更多细节请参见技术报告(https://arxiv.org/abs/2512.24330),欢迎开发者、各行业用户测试与体验。 SenseNova-MARS在多项多模态搜索评测中展现出明显的领先优势,平均得分达到 69.74 分,成功超过了 Gemini-3-Pro 的 69.06 分与 GPT-5.2 的 67.64 分。 在MMSearch 榜单(图文搜索核心评测)中,模型以 74.27 分登顶,超越GPT-5.2(66.08 分);HR-MMSearch(高清细节搜索评测)中 54.43 分领先,显著拉开与闭源模型的差距。 HR-MMSearch的测试题目堪称“AI界的奥林匹克”:采用305张2025年最新的4K超高清图片,确保AI无法依赖旧知识“作弊”;所有问题都针对图片中占比不到5%的细节,比如小标志、小字、微小物体,必须用图像裁剪工具才能看清;覆盖体育、娱乐文化、科学技术、商业金融、游戏、学术研究、地理旅行等八大领域,60%的问题都需要至少使用三种工具才能解答。 SenseNova-MARS还能实实在在落地到我们生活和工作的场景,解决需要“多步骤推理+多工具协作”的问题。 普通AI的工具调用,要么只能搜文字,要么只能看图片,遇到需要“先放大细节、再识别物体、最后查背景”的复杂任务就束手无策。 对识别赛车服微小 logo + 查询公司成立年份 + 匹配车手出生年月 + 计算差值’的复杂任务,SenseNova-MARS 可自主调用图像裁剪、文本 / 图像搜索工具,无需人工干预完成闭环解答。 SenseNova-MARS能从产品和行业峰会的照片中,识别企业的标志,快速搜集产品、企业的信息,以及时间、数量、参数等细节要素,辅助分析行业情况和格局。 SenseNova-MARS能从赛事照片中识别画面中的logo、人物等信息,追溯比赛或人员背景信息,帮助快速补充重要细节。 SenseNova-MARS甚至能够轻松处理,这类超长步骤的多模态推理,和超过三种工具调用,自动裁剪分析细节、搜索相关研究数据,快速验证假设,得出关键判断。 拥有这种“自主思考+多工具协作”的能力,SenseNova-MARS能够自动解决“细节识别 + 信息检索 + 逻辑推理”复杂任务,帮助实现工作效率提升。 SenseNova-MARS采用了“因材施教”的训练方法。 第一阶段:打基础。针对跨模态多跳搜索推理训练数据稀缺的痛点,创新性的提出了基于多模智能体的自动化数据合成引擎,采用细粒度视觉锚点+ 多跳深度关联检索的机制,动态挖掘并关联跨网页实体的逻辑,自动化构建高复杂度的多跳推理链路,同时引入闭环自洽性校验来去除幻觉数据,构造出具备严密逻辑链条与高知识密度的多跳搜索问答数据。用精心筛选的“高难度案例”做教材,每个案例都标注了“该用什么工具、步骤是什么”,让AI先学会基本的“破案逻辑”。这些案例都是从海量数据中挑出的“硬骨头”,确保AI一开始就接触真实复杂场景。 第二阶段:练实战。采用“强化学习”——就像侦探在一次次破案中积累经验,AI每做对一次决策(比如选对工具、步骤合理)就会获得奖励,做错了就调整策略。为了避免AI“学偏”,研究团队还加了个“稳定器”——BN-GSPO算法,让它在处理简单题和复杂题时都能保持稳定进步,不会出现“偏科”。 这种基于双阶段归一化的优雅机制有效平滑了动态工具调用返回分布多样性带来的优化波动并确保了学习信号分布的一致性,从而成功解决了跨模态多步多工具智能体训练过程中的收敛性难题。 经过这样的训练,AI不仅学会了用工具,更培养"工具使用直觉"——知道在什么情况下应该使用哪些工具,以及如何将不同工具的结果有机结合起来。 模型、代码、数据全开源: Github 仓库: 模型仓库:全能冠军,自主解决复杂问题


用组合拳,解决真实场景问题




从练中学,形成“经验”和“直觉”
商汤日日新SenseNova-MARS模型、代码、数据集全开源,支持 Hugging Face 直接下载。
https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-MARS
32B:
https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-MARS-32B
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