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LLM遇上表格:4表示、5大任务、3大机会

文章指出LLM处理表格有任务单一、输入复杂易崩、表示不统一痛点,介绍4种表格输入表示法、5大任务,还发现任务复杂度、输入复杂度及表示统一方面存在新研究机会。

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RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱

香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。

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重构一个,JVM竟省下2.9G内存?

文章复盘优化JVM内存的过程,仅重构一个,堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”,新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[],还详解了其原理和优势。

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李飞飞最新客:AI 是一项文明级技术,以人为本是关键

AI教母李飞飞在High Signal客指出AI是文明级技术,分享构建以人为本AI的见解,涵盖研究动机、好奇心作用、AI同心圆层级等话题,还强调空间智能重要性,给出AI发展建议。

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黄仁勋做客美国第一客:每天都在担心英伟达倒闭

英伟达CEO黄仁勋做客美国第一客Joe Rogan,畅谈AI底层逻辑与技术演进,还分享英伟达创业历程。他指出AI已从检索转向推理,数据中心成“AI工厂”,并坦言每天担心公司倒闭。

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解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道

在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。

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Soul APP开源了一款高保真客生成框架,90 分钟对话零崩盘!

Soul APP背后的Soul AI Lab发布开源项目SoulX - Podcast,是高保真推理框架,能生成90分钟以上连贯对话,有多方言切换等功能,或重塑语音内容产业生产方式。

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Agentic-KGR:通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化

文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点,如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升,还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。

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迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建eBPF风格的性能探针

文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。

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让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索

检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。

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