「推理密集型信息检索」共找到 2631 篇相关文章
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识,在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异,如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
2026论文解读,ASAHI:自适应切片助力小目标检测,速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难,传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI,用自适应切片框架,在VisDrone2019上mAP50达56.8%,推理速度比SAHI提升20 - 25%,还介绍了实战代码等。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。
开启端侧长文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
DeepSeek识图模式全量上线,却认不出自家老板梁文锋
端午节前,DeepSeek全量推送识图模式。测试发现,它能认出黄仁勋,但忽略‘豆汁’字样,识别人物和潦草汉字准确率低,不过识别文物能力不错。还比较了与其他模型在乐理推理测试中的表现,开发者有新疑问待解答。
小米万亿模型全面开源:MIT 协议、1M 上下文,但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型,采用 MIT 协议,适合商业应用。在基准测试中表现出色,有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比,架构创新偏工程化,也有推理表现不足等问题。
花了几百万办完一场AI大会后,想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟,指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差,品味是活出来的,线下交流能带来偶然性等,鼓励人们去线下获得真实体验。