记录 AI、计算机视觉与工程实践的个人札记。
阿里发布首个具身大模型 Qwen-Robot 系列 — Nav + Manip + World 三合一 发布时间： 2026年6月16日 来源： OSCHINA 论文： Qwen-RobotManip Technical Report: Alignment Unlocks Scale for Robotic Manipulation Foundation Models (arXiv) 标签： 具身智能, 物理智能, 世界模型 概述 阿里巴巴发布千问具身智能大模型 Qwen-Robot 系列。这是千问大模型家族首个完整的具身智能模型系列，包含三大模型： 模型 类型 定位 Qwen-RobotNav VLN（视觉语言导航） 物理智能体的行动入口 Qwen-RobotManip VLA（视觉语言动作） 物理智能体的交互基石 Qwen-RobotWorld 世界模型 物理智能体的无限世界 一、Qwen-RobotNav：
Google Cloud 开放知识格式 OKF — 用 Markdown + YAML 终结 AI 智能体的知识孤岛 发布时间： 2026年6月16日 来源： OSCHINA / Google Cloud Blog 仓库： GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog 概述 Google Cloud 宣布推出开放知识格式（Open Knowledge Format，简称 OKF）v0.1 版本，同步在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可证开源了规范全文、参考实现和示例数据集。 这个公告没有引发像新模型发布那样的轰动——不涉及 GPU、推理优化或模型架构突破——但它可能比大多数模型更新更值得被关注。因为 OKF 试图解决的，是当前 AI
开源工业设计软件 针对面向设计环节的不同，通常会把工业设计软件可以分为 CAD、CAE、EDA、CAO、CAM、CFD、TCAD、CAPP 等多个类别。广义上讲，这些利用计算机解决工程问题的软件，都可以纳入 CAE（Computer Aided Engineering，计算机辅助工程）的范畴。 1 CAD、几何运算、前处理 1.1 SALOME SALOME 根据 LGPL 许可分发，为数值模拟的前处理和后处理提供了一个通用平台，可对各个领域的物理过程进行建模和仿真，以及处理多物理场和参数研究等大型数值模拟。 它包括参数化 CAD 建模器、网格生成和编辑模块、计算管理器以及数据分析和处理工具，还可以为特定应用（例如土木工程、管道或旋转机器中的快速动力学）创建工具。 官方地址：https://www.oschina.net/p/
ICMPLIB icmplib 是 Python 中 ICMP 协议的全新现代实现。 特征 * 🌳即用型： icmplib 提供即用型函数，例如最受欢迎的函数：ping、multiping和traceroute。详尽的文档也可以帮助您入门。 * 💎现代：这个库使用 Python 3.7+ 提供的最新机制，并且完全面向对象。 * 🚀快速：每个类和函数都经过精心设计和优化，以提供最佳性能。一些函数也是异步的，如async_ping和async_multiping函数。您可以在几秒钟内 ping 遍世界！ * ⚡强大：无需 root 权限即可使用该库，设置 ICMP 数据包的流量类，自定义其有效负载，发送广播请求等等！ * 🔩 Evolutive：ICMPv4使用和套接字轻松构建您自己的类和函数ICMPv6。 * 🔥 IPv6 无缝集成：使用 IPv6 的方式与使用 IPv4 的方式相同。
srt https://my.oschina.net/u/3521704/blog/5482884 摘 要： SRT协议（即安全可靠传输协议）是一个新兴的网络传输协议，适用于实时音视频传输。本文将从SRT协议的原理分析入手，尝试定义出一个衡量SRT链路可靠性高低的指标：链路安全冗余量(Secure-Margin)，并详细介绍如何依照这个指标来部署一个可靠的SRT传输链路，并分析在不同的直播场景中的参数调整策略。 引 言 音视频的信号传输技术作为广电领域的重点技术之一，保障了传输的安全和质量。传统的信号传输手段也许可以用三句话来概括：天上一颗星，地下一根缆，中间面对面的微波。 “天上一颗星” 指的是卫星传输，优点是灵活安全可靠并且对于直播现场的条件没有特殊要求，但其设备投资和费用非常昂贵。“地下一根缆” 指的是光纤传输，优点是安全可靠并且延时极低，但它很依赖光缆链路的基础建设，灵活性较差。“中间面对面的微波” 最初指的是通视条件下的定向微波，后来又发展出长距离的U波段“大微波”和短距离的2G波段“小微波”。随着5G和互联网技术的飞速发展，通过公共互联网安全可
FlightGear 飞行模拟器 开源飞行模拟器框架 — GPL v2 协议 官网：https://www.flightgear.org Wiki：https://wiki.flightgear.org 源码：https://gitlab.com/flightgear 基本信息 项目 内容 首次发布 1997年7月17日 最新版本 2024.1.6（2026年6月4日） 开发语言 C, C++, Nasal 支持平台 Windows, macOS, Linux, FreeBSD 许可证 GNU GPL v2 当前状态 活跃开发（1996至今） 核心架构 * SimGear — 模拟引擎核心
摩尔线程开源 MusaCoder — 首个基于国产全功能 GPU 全栈训练的代码大模型 发布时间： 2026年6月 来源： OSCHINA | 摩尔学院论文版 | InfoQ 报道 论文： arXiv:2606.04847 归档日期： 2026-06-11 概述 摩尔线程正式发布并开源面向 GPU 底层算子生成的专用代码大模型 MusaCoder，包含 9B 和 27B 两个参数规模。这是业内首个基于国产 GPU 算力底座（MTT S5000）完成全链路训练与验证的开源代码大模型。 在 KernelBench 严格评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall 领先水平超越多个开源和闭源基线模型。 核心技术亮点 1. 全栈训练框架 MusaCoder 提出了一套完整的全栈训练流程： * 渐进式算子数据合成（Progressive Kernel-oriented Data
发布时间： 2026年6月4日（CVPR 2026 同期） pip 版本： 2026年6月8日 来源： OpenCV 官方博客 | oschina 资讯 仓库： GitHub 5.x 分支 概述 OpenCV 5 是继 4.x 系列以来最大的一次重大升级，不再是增量更新。核心目标：让深度学习在 OpenCV 中真正可用，同时全面现代化核心库、硬件加速层、3D 视觉和文档体系。 当前数据：86,000+ GitHub Stars，日安装量 100 万+。 一、全新 DNN 引擎（最大亮点） 核心改进 维度 4.