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优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性

这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。

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我用给DeepSeek 加了个搜索功能

作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足,用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明,还提及各LLM模型适用场景,称DeepSeek重模型智能,少营销但用户体验有折扣。此外,作者还用AI采集资讯发群。

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750篇论文,彻底把统一多模态模型摸清了

未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述,涵盖754篇文献。分析传统路线痛点,介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等,还提及应用场景及未来方向。

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多模态Deep Research,终于有了「可核验」的评测标准

俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench,将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务,覆盖 19 领域,把评估拆成 3 段管线、12 指标,强调过程证据链。

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人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架

人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。

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参数砍到 1B,这个小钢炮拿下多模态第一

面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6,虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快,效率高,靠两大架构创新实现,还为开发者提供完整工具链。

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向量数据库要被取代?DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索

Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索,允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起,直接在其中运行近似最近邻查询,无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。

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理解与生成统一多模态模型:现状与未来 | 直播预约

从GPT - 4o到Gemini,AI实现跨模态联合理解与生成,核心是统一多模态基础模型。但开源社区构建强大统一模型面临挑战。南大等团队梳理超750篇论文分析技术路线,将有直播探讨现状与未来。

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没想到,32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的!

文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳,核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题,端到端多轮 RL 训练,在 BrowseComp 刷新开源记录,迁移能力也强。

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图像、视频一模搞定!字节全能原生多模态本地可部署

字节开源原生多模态模型Lance,仅3B激活参数,40G显存就能跑,已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作,在多个基准测试中表现优异,多项性能居首。

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