「文本处理」共找到 1346 篇相关文章
程序员每十年就“要被取代”一次:这件事从 1969 年开始
文章回顾软件开发史,从 COBOL 到如今的 AI 编程工具,每次新技术都承诺让编程变简单,但始终无法绕开复杂性。指出软件开发瓶颈在处理复杂性的思考能力,提醒用新工具时保持清醒。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
阿里通义新年礼物:开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码
通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型,在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感,攻克文字渲染难题,在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展,架构从单体到分布式演进,消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显,在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势,如处理超大消息、实现断点续训等。
刚刚开源就爆火,轻量快速,GB 大文件都秒开!
文章介绍刚开源就爆火的文本编辑器Fresh,它基于Rust语言,目标轻量、快速、功能强大,支持多平台。有上手0门槛、轻量快速等特性,还给出多平台安装方式和基本使用方法,值得开发者尝试。
连肝12小时!一轮狂刷1500篇论文,写4.2万行代码,AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家,最长能连续工作12小时,平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码,79%研究结果可被人类复现,已在多领域有7个真发现。
字节Seed团队发布循环语言模型Ouro,在预训练阶段直接「思考」,Bengio署名
现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”,未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro,将推理能力构建到预训练阶段,实现参数效率提升,还降低了有害性。
Embedding黑箱成为历史!这个新框架让模型“先解释,再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE,解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号,含三个关键模块,训练双模式统一,实验跨任务提升且不损生成能力。
DeepSeek开源新模型,提出上下文光学压缩:LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型,探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens,压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法,有多种应用场景,且完全开源。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。