「集合和差问题」共找到 8686 篇相关文章
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
财报里的AI医生「大为」，撬动京东健康价值重估
京东健康AI医生「大为」让用户足不出户解决就医问题。财报显示其已覆盖超1000种病症，“618”服务用户数同比增近4倍，满意率超98%。它凭借数据、场景和履约能力实现问诊到服务落地，并探索长期健康管理。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
黄仁勋CES回应全场！内存卡了GPU脖子，游戏玩家可能只能用旧显卡了
在CES 2026上，黄仁勋围绕物理AI发言，涉及机器人、自动驾驶等。他预计今年有类人机器人，推出自动驾驶模型Alpamayo 1。因内存成本和供应问题，或复产旧显卡，还谈了AI对游戏影响及内存规划等。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
ADHD，反而成了 AI 时代的版本答案？！
文章探讨ADHD在AI时代的意义。ADHD大脑多巴胺调节回路有差异，过去被视为问题的特质如今成优势，如发散创造力、短时聚焦和混乱适应力。AI为ADHD带来新体验，让其更适合开荒。还分享在AI时代做ADHD的经验。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。