「结构化文本」共找到 1538 篇相关文章
转载 | 鄂维南院士：关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱，指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法，分析深度学习基础理论问题，强调从系统角度看待AI，认为已到科学化转折点。
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
这次，Agentic AI工程化的底牌全被抖出来了 | QCon北京2026
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以‘Agentic AI时代的软件工程重塑’为主题。大会有主题演讲、专题演讲，汇聚一线专家探讨AI工程化等多方面内容，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享实践经验。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
超 10 万人都在看！Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
隐私优先的本地匿名化小模型：在数据离开设备前保护个人信息
最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。