「动态结构化知识流」共找到 1276 篇相关文章
刚刚,豆包「成精」了!一夜告别机械感,上亿人手机全量上线
字节跳动Seed团队发布原生全双工语音大模型Seeduplex,已在豆包App全量上线。它边听边说、懂思考停顿、抗干扰强,解决了精准抗干扰与动态判停难题,工程上也有突破,提升了交互体验。
论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Anthropic Labs 负责人:AI 时代做产品,最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例,指出 AI 加速开发有弊端,还分享产品易过度建设、需接受重写等观点,也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。
李飞飞World Labs最新判断:AI写完代码,下一步是「写世界」?
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口,认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达,还分析了神经图形学、模拟引擎的作用,并介绍了相关项目。
挺意外的,Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym,它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测,还对主流记忆系统做了扫描,带来评估与训练范式转换。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好?UDA:一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题,提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架,以无监督方式动态调整Elo评分,实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
英伟达炸裂业绩打飞“AI泡沫”,黄仁勋:云端GPU卖光了
英伟达财报超预期,盘后股价飙升,带动行业股票反弹。黄仁勋称云端GPU售罄,驳斥“AI泡沫论”。其业务多板块增长,不过毛利率回落,因业务结构转型。市场对AI投资热潮看法不一,黄仁勋称是“AI良性循环”。
LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
Andrej Karpathy 开炮:智能体都在装样子,强化学习很糟糕,AGI 十年也出不来
本周五,Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大,嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年,强化学习糟糕,还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。