如果世界在我眼里还有颜色，
我会去看看那夕阳，
如果有风吹过，
我不再孤单

有同学要我分析挑战杯的获奖感言，由于没空写挑战杯的日记，这里先放编的感言占位一下：

我认为这次获奖最大的成功在于团队合作，可以说在比赛临近之际想要组建一个优势互补的团队是很困难的。我们没有浙江大学的学术底蕴，也没有南京大学的庞大资源，实际上，甚至对获奖，我们没有也百分之百的把握。
好在，我们有一个好的团队和尽职尽责的指导老师，大家互相配合、分工明确：
有的同学专门于制作PPT、剪辑视频；
有的同学专注于写代码、制作作品、设计创新功能；
有的同学执着于寻找理念的比赛资料、整理评委提问。
指导老师统筹帷幄，严格引领前进方向，联系专家过来模拟答辩与指导，最忙的时候一天开了三个专家会议。
那天体育馆的105办公室，一张长桌足足坐满了8个人，连插座都不够用。
我清晰记得老师说过的一句话：“我们做好自己，做到150%，即使他们打折扣，也不怕了。”唯有完全的准备才能有信心去迎战，无论结果如何这都是一次珍贵的经验。
正式比赛的前一天晚上，我们带足了设备，所有同学和老师都一起挤在一个房间里，在房间里彩排了一遍又一遍，我们可能没有其他学校参赛学生的从容，但是我们至少拥有了充足准备的自信。
我们从来不是一个人备战，而是一个团队，一个代表着全校的团队。
许多同学也许也想要参加竞赛，但是他们都胆怯迈出第一步，因为他们缺少团队，缺少一起的陪同，害怕孤军奋战的无力与迷茫。而我想说，团队是共同目标下，一步一步靠近彼此的凝聚。
我看过很多同学队伍，包括参加srt的团队，他们的队伍大多只是一种利益的迁就，直白一点，许多同学是不参与到项目中去，而是选择摊平，如果同学也想要参加比赛一定到明确“我要干什么”而不是“别人可以为我做些什么”，唯有如此才能凝聚团队的各个成员，最后走向成功。

阿里的Qwen2.5-vl是我认为目前最强的开源的视觉图意识别模型，输入图片和提示词即可准确定位并识别图片中的内容。最厉害的是，阿里的技术报告中指出，该模型有强大的指令遵循能力，意味着它可以讲非结构化的图片数据转化为（半）结构化的文本数据！
​20年左右的AI模型一直是国外垄断的状态，近些年国家鼓励人工智能的发展，我们一直在追在干，相较于国外诸如OpenAI的GPT的闭源模型，我们国家确毫不吝啬地公开模型的所有技术文档，致力为开源社区做贡献。依据最大的人工智能开源平台huggingface统计的每周的最火模型下载量中，中国开源的模型总是榜上有名，近期阿里团队开源的Qwen3模型同样在国内外引起了许多网友的高度认可，采用了与DeepSeek一样的混合专家架构，并在此基础上加以创新。这些前辈们的无私奉献，让我感受到了作为一个中国人的自豪👍 

​我对Qwen2.5-vl视觉识别模型做了地狱难度的测试，你这些模型为基，所以有很多应用场景！

​注：所有答题卡数据均来源于公众号。

我沉沉地睡去，看到那山顶的一朵花盛开，在最美的季节凋零