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沿着“模型量化”继续探索，共 1 条内容。
提出可离线运行的4比特量化视觉语言模型，用于作物病虫害对话式诊断。
4比特量化后保留98.6%原模型质量、权重显存降49%，最小形态仅需2.01GiB、首token约0.12秒，为无网边缘设备离线病害诊断提供可行路径；但属预印本，精度与田间泛化性尚未经同行评审。
基于多源遥感与可解释机器学习，揭示东北寒区降水利用效率时空特征及驱动因子。
大众网记者探访发现,从粮食主产区到特色经济作物基地,山东现代农业科技正持续下沉田间地头。在菏泽定陶,3.5万亩蒜田采用AI智能播种;淄博临淄全国首家生态无人农场实现耕种管收全流程无人化,百米作业精度2.5厘米;菏泽郓城144万亩小麦依托大田物联网系统;潍坊寿光纪都园区AI种植管理系统与巡检机器人普及率超85%,节水节肥30%以上,带动27个村集体年增收100多万元。
综述现代天气预报的数学基础、工具及AI融合现状。
Comparative assessment of quantitative structure models for dormant walnut tree structure reconstruction。Smart Agricultural Technology
该研究对比多种定量结构模型在休眠期核桃树三维重建中的精度差异，可为果园精准修剪、产量模拟等数字化管理选择建模方案提供参考，但结论适用性限于核桃及同类落叶果树。
提出轻量混合架构SpatioFormer，提升复杂环境下农作物病虫害检测的空间感知能力。
提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。
原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。
提出一种集成CBAM注意力机制的YOLO11-S模型，用于卫星图像中的飞机目标检测，性能优于其他模型
