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产品应用7

通用模型无法完全理解用户,AI产品的下一站是上下文的战场|对话AI知识助手remio

量子位智库对话remio创始人汪源,探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化,成用户第二大脑,有信息捕获、管理等功能,数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。

量子位
推荐文章7

深度解读|LLM Wiki 的工程实践,从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。

文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图,指导 Agent 加载上下文;在 Obsidian 构建知识体系,有插件和自定义 Agent 两种方法;还分析其与 RAG 关系,指出可融合互补,不要过度神话 LLM Wiki。

AI大模型应用实践
新闻资讯7

当国产模型追上闭源旗舰,企业 AI 编程的真正障碍才浮出水面

过去企业AI Coding讨论多集中在模型能力等方面,DeepSeek V4出现缓解了模型问题,但更深层的代码库业务隐知识等问题浮现。合规限制使企业工具建设受阻,V4打破了模型供应瓶颈,可组织知识管理仍成难题。

InfoQ
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扩散语言模型深度思考

作者探讨扩散语言模型(dllm),认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作,还整理当前diffusion问题及观点,如推理架构、词表、优化范式等,并附项目网站和agent demo。

机器之心
开源动态7

一个强大的知识图谱生成工具

这是基于Streamlit的应用程序,用LangChain和OpenAI的GPT模型从文本提取图谱数据并生成交互式图谱。有两种输入方式,具备可视化等特性,还给出安装、运行等指南。

GitHubStore
推荐文章8

AI让知识变得廉价,大学何去何从?

本文围绕AI普及后知识成本下降、学历信号弱化的现状,引用经济学教授杰森的最新论文,分析大学核心价值与AI冲击逻辑,给出转型方向,并探讨中国高校的应对思路。

DeepTech深科技
算法论文8

JustGRPO:扩散语言模型的极简主义回归

本文提出回归极简的方法 JustGRPO,在 RL 阶段让模型自回归生成,用标准 GRPO 训练,能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现,提升推理表现同时保留并行解码能力。

机器之心
推荐文章8

别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?

Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。

AI科技大本营
算法论文8

CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff,使扩散模型学会流体与刚体力学

北大彭宇新团队提出 NS - Diff,将物理约束与强化学习结合,解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感,实验表明在多数据集上超现有方法,降低物理运动误差。

机器之心
算法论文8

告别「盲目自信」,CCD:扩散语言模型推理新SOTA

华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法(CCD)。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题,在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升,适配多种解码设定。

机器之心