「类LLM机制」共找到 1979 篇相关文章
独家丨MiniMax 高级研究总监钟怡然已于半年前离职
AI 科技评论独家获悉，MiniMax 高级研究总监钟怡然已离职，去向未公开。他曾主导设计 MiniMax - 01，该模型在超长上下文处理能力上表现突出，走出独特架构创新与效率优化路径。
WebAssembly 3.0 发布，64 位内存、垃圾回收全都有，先别激动，组件模型还没做完！
WebAssembly 3.0 发布，有 64 位内存、垃圾回收等特性，但备受期待的组件模型未完成。虽未迎来‘Docker 时刻’，但服务器端生态有进展，不少平台已实现‘类组件’能力。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
解道奥赛题成本5000美元？陶哲轩警告，AI下一步要规模化的「更便宜」
谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平，华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎，AI 发展需从定性转向定量，要‘降本增效’，未来标准化评测很重要。
【综述】MRAG5项关键技术(一)：解析、索引
文章围绕多模态检索增强生成（MRAG）的关键技术展开。介绍多模态文档的三种类型，阐述文档解析与索引的方法，包括基于提取和基于表示的方法，还指出基于提取方法存在的局限性。
1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
开源 vLLM 可提升 LLM 推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek 工程师俞星凯开源轻量级 Nano - vLLM，代码仅 1200 行，基准测试中吞吐量逼近原版，项目已在 GitHub 获 200 多 Star。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了。
文章从实用角度出发，对Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五款主流平台进行详细功能对比，结合真实使用体验和应用场景，为不同需求者提供选择指南，还给出选型考量要素。
“由 AI 生成的代码，从诞生那一刻起就是「遗留代码」！”
如今生成式AI融入软件开发，AI生成的代码一诞生或被视为“遗留代码”。它缺乏上下文记忆和维护连续性，虽有开发者尝试弥补，但代码未来或多靠提示生成。文章观点在Hacker News引发讨论。