我是机房管理员小白,机房改扩建,看到如此复杂的机房图纸,

我的内心是崩溃的!

想想那些高逼格的3D可视化机房场景设计,那叫一个羡慕!

比如这个:

还有这个:

然而,现实哪有这么简单……
图纸可视效果差,无法很好的给领导呈现!
3D设计软件好复杂,从头学太难了!
定制开发?需要反复沟通,N个月才能完成!
不仅耗时耗力,还需要承担昂贵的定制开发费用!

想轻松设计3D可视化机房,我要怎么办?
现在,使用RIIL 3D Extension,开启小白的3D机房户型设计之旅,轻松定制你的数据中心场景,展现设计思路,直观审视设计成果。

如何开始?

登录3D Extension网站,无需安装,云端保存,在线注册即可使用,场景支持复制与分享。

l 简单易用:零基础入门,拖拽式操作,自动分割交错,10分钟即可创建一套新机房的内部户型图。

l 所见即所得:创建好机房的建筑机构后,接着对3D机房场景进行在线编辑。各种3D模型定期更新,支持批量操作,3D展现效果比图纸更直观,领导非常满意。


l 一步导入:在线构建的3D场景支持与RIIL联动,导入即可使用!


数据中心机房户型设计再也不是问题!
好文章,需要你的鼓励
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Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。