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腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域,输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面,以灵感词库页面开发为例展示效果,还展望了未来探索方向。
一夜200万阅读,OpenAI神同步!这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文,一夜阅读近200万,同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE,发现主流大模型在科学发现上短板明显。
别让Nano Banana骗了!混合方案让头像生成成功率从0到100%
作者用Nano banana更新头像时发现其生成中文能力差,提出将AI画图与HTML编程结合的方案。HTML搞定确定性、成本低部分,AI画图负责复杂、创意性高部分,还给出使用方法及多种头像加字设计方案。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。
AI自我训练?OpenAI研究员Jason Wei泼冷水:它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势,但不会‘瞬间爆发’,而是漫长过程。他从三方面阐述,包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
清华刘知远团队:高质量LLM训练数据获取新方法!成本降90%,性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案,解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本,用fastText筛数据,筛出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还计划拓展到专业领域。
斩获3K+ star,再见传统开发!这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台,集成前沿模型,有聊天、绘画等全栈AI能力,具多模态交互和企业级部署支持,核心功能丰富,技术架构优,有实战成效,与同类有差异。
Claude1.7万字系统提示词全网刷屏!Karpathy锐评:LLM训练缺乏关键范式
Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露,网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式,模拟人类经验积累,让LLM有‘记忆’功能,引发网友激烈讨论。
省下1.25倍算力!Kimi这篇论文,可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时,残差连接存在PreNorm稀释问题,导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案,还给出工程解法Block AttnRes,实验显示能省算力且提升效果。
VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。