「因果流查询」共找到 277 篇相关文章
用 AI 开发网站?这个 MCP 必装,Next.js 原生 MCP 已上线!
Next.js官方发布了自己的MCP,具备自动化调试等诸多功能,能增强代理在该框架下的开发能力。它可集成Playwright MCP,查询文档和最佳实践等,还说明了使用流程、提问方式及原理。
VC开始靠AI预测未来了
七月,DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩,支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测,而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
CuteDSL-2: 基本操作
文章为Cute - DSL第二篇,整理官方notebook介绍基本操作。涵盖数据类型、张量、结构体等基本操作,还介绍了控制流(For、If - Else、While循环等)及TensorSSA的相关操作,如LD/ST、运算、切片等。
3.6K Star!OpenCode 团队开源宝贝,模型价格、能力、规格一网打尽!
开发AI应用时,模型选择成难题,信息碎片化、不透明让人头疼。OpenCode团队开发的开源项目Models.dev,整合主流模型关键信息,可一站式查询、精确估算成本、对比能力,还提供公开API,社区驱动持续更新。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。
向量数据库要被取代?DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索
Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索,允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起,直接在其中运行近似最近邻查询,无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。
SmartSearch:奖励驱动query精炼,让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制,让Agent学会‘写不好就改’,代码已开源。经实验,它在六数据集全面领先,各机制缺一不可。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队:关于物理信息神经网络的预处理:如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络(PINNs)为求解微分方程正反问题提供灵活框架,但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法,通过对数据和方程归一化,在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度,不增计算成本。
百亿向量,毫秒响应:清华研发团队向量数据库 VexDB 首发,攻克模型幻觉难题
9月25日,清华数智引航团队发布向量数据库VexDB,能支持百亿千维向量数据毫秒级查询,召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题,已在多领域深度应用,为企业AI转型提供方案。
世界首个「实时、无限」扩散视频生成模型,Karpathy投资站台
Decart发布世界首个「实时、无限」扩散视频模型MirageLSD,输入视频流能快速转化画面,前特斯拉AI总监Karpathy投资。它在时长和延迟上有突破,也有需改进之处。