深度学习推荐系统2.0」共找到 4192 篇相关文章

推荐文章8

超长 Agent 任务如何不崩盘:Claude Code 上下文管理机制深度拆解。

文章深度拆解Claude Code上下文管理机制,包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统,还为长任务Agent开发者提供了管理启示。

AI大模型应用实践
产品应用8

大涨240%,Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式

在ChatGPT引领的AI革命中,大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案,构建M4DocBench评测,性能远超现有方案,还适用于多产业场景。

PaperAgent
开源动态7

2.8K Star!基于Nano Banana Pro的Vibe PPT神器!

GitHub上的banana - slides项目很火,近一周涨2K+ Star。它是基于Nano Banana Pro的Vibe PPT生成工具,不强调套模板,能将想法、氛围和内容结构转成幻灯片,还具备多种强大功能。

开源星探
产品应用8

阿里发了个简历AI神器,大小仅0.6B

阿里巴巴集团研究团队开发出基于布局感知的简历解析框架,在简历解析任务准确率逼近Claude - 4等顶尖大模型,处理仅需1 - 2秒,直击自动化简历解析痛点,已在阿里HR系统全面部署。

量子位
开源动态7

【CUDA-MODE学习笔记】Lecture 40: CUDA Docs for Humans(文末送书

本文是CUDA-MODE课程笔记,介绍Modal公司GPU术语词汇表项目,讲师分享职业历程,强调理解CUDA技术栈各层次重要性,还讨论了项目短、中、长期目标,是助力开发者掌握CUDA的教育项目。

GiantPandaLLM
算法论文8

模仿学习新范式!Chain-of-Action:轨迹自回归实现动作推理

具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」,现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」(CoA)策略,通过轨迹自回归建模解决累计误差,提升泛化性,实验效果显著。

机器之心
算法论文8

大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度

微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。

AIGC开放社区
开源动态8

3.2K star!!高中生开发,媲美IDM,这款开源下载神器厉害了!

最近发现一款开源项目Ghost - Downloader - 3,由高中生独立开发,支持三平台,用Python编写且运行快,还融入AI技术自动调教下载策略。已有3.2K star,功能强大,安装和使用都简单。

开源先锋
算法论文8

10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架,能从人类视频提取语义动作流,提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中,用 10% 训练数据超越 100% 数据方法,有技术优势也存在局限。

机器之心
推荐文章8

从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解

文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进,介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等,指出Agent架构本质是控制流设计,还给出架构选择建议及判断新架构的方法。

腾讯技术工程