「实例级上下文理解」共找到 1427 篇相关文章
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢?
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用,提出Ships和Sahara方法,在极少参数改动下显著降低模型安全性,发现不同模型安全头高度重叠,为理解模型安全机制提供新视角。
生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源,结合Meta GR、快手OneRec实例,指出其有提升但非万能,不同团队应按需选择,还提及可能带来架构革新。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
一步步实战 CopilotKit(AG-UI协议):快速集成前端UI与后端Agent的神器【上】
文章介绍AG - UI协议及CopilotKit,前者为前端UI与后端Agent集成标准,后者是其参考实现。结合实例展示CopilotKit能力,包括前后端State共享、调用前端“工具”等,还给出构建演示Demo的详细步骤。
吴恩达YC演讲:AI创业如何快人一步?
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议,强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等,还谈及AI创业机会在应用层,给出提升创业公司速度的方法等。
下一代AI需要「思想微积分」!华人团队重磅揭秘,AI方法论三连发
来自美国两所大学的华人团队发布「AI方法论三部曲」,提出「能力实现率(CRR)」模型、「认知几何学」框架,指出处于AI的「元语言时刻」,未来迈向「思想微积分」时代,从多维度构建理解AI的世界观。
谷歌又来砸饭碗!免费AI Agent发布,程序员狂喜
谷歌发布免费开源的AI Agent——Gemini CLI,可在电脑终端运行。免费额度高,用个人谷歌账号登录就能用Gemini 2.5 Pro,还有大上下文窗口和高请求额度。它能力不止编码,功能强大且易上手。