「结构化概念」共找到 1434 篇相关文章
4人团队，连做两款AI教育爆款，AI时代小团队创业取胜指南
Oleve是仅4人AI创业公司，年化收入达600万美元。旗下Quizard和Unstuck AI成爆款。其成功在于技术敏锐，用OpenAI Codex起步；有“精益增长”策略；且实现流程全面自动化，为小团队创业提供样本。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
微软Build 2025大会Day 1：All in「智能体网络」，全面推动MCP
北京时间昨夜今晨，微软Build 2025开发者大会Day 1开场，CEO萨提亚·纳德拉透露“智能体网络”概念。大会展示微软在开发者工具、办公中枢、云平台等多方面进展，还宣布Microsoft Discovery平台加速科学突破。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
越靠经验思考的岗位，越先被取代！OpenHex董舒：AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活，提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代，中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型，介绍其平台OPS Agent，最后分享了数字员工相关Q&A。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。