「动态结构化知识流」共找到 1276 篇相关文章
Sora 2 中国首测?Open AI 这次真成了!
OpenAI提前发布Sora 2模型,可克隆音色,支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP,免费生成视频。测试显示,它有世界知识,能多参生成、自动切镜头,在多方面表现出色,但版权限制严,部分一致性待提升。
炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待
近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 | AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段,企业数据未就绪是落地大障碍,深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态,以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过多项技术并行预测多词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
弃 Python 拥抱 JVM,Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”:我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel,旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性,有弹性执行与动态重规划能力,还引入多种机制确保可控性与安全性。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance:基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架
北大团队提出 Atomic Dance 框架,以原子动作作为舞蹈基本单元,建立有明确语义和结构的舞蹈表示,设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架,让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑,具备可解释性和可编辑性。