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文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
文章分享RAKG框架,解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足,阐述RAKG创新点、框架结构,用MINE数据集实验,显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断,易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架,用分解式评分机制,揭示过去高估越狱攻击威胁,为评估建新标准。
AI「解码」古罗马,重现千年铭文真相!DeepMind新模型再登Nature
借助DeepMind推出的生成式AI工具Aeneas,考古学家面对古代碑文不再抓瞎。它是多模态生成式神经网络,能助历史学家解读、归属和修复残缺文本,还可适应其他古代语言、文字和媒介。
“烧掉94亿个OpenAI Token后,这些经验帮我们省了43%的成本!”
作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历,分享优化成本经验,如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等,降低成本43%,不过网友对此有不同看法。
微软炸场了!一张图片仅需3即可生成带完整PBR材质的超高质量3D资产!
微软推出3D资产生成大模型TRELLIS,能接收文本或图像提示,输出高质量3D资产。其结果质量强,支持灵活切换输出格式和局部3D编辑,还给出安装和使用方法及项目地址。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
MiniMax M3 实测:第一流的模型,已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力,能完成长任务,与 Sonnet 4.6 竞技各有优势,多模态能力强,价格有竞争力,MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施,可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分,自研Infire推理引擎,还推出Unweight模型压缩系统,分享提示词缓存优化方案。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
Meta重组AI团队后首个模型来了:不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark,是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升,在多模态和健康任务领先,但在编程等场景落后。该模型闭源,适配Meta产品,未来优先产品再生态。