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0.07B大败QwenVL72B!百度开源OCR3.0"三件套"
OCR 历经四次范式迁移,工业落地存在精度与参数量等矛盾。百度开源 PaddleOCR 3.0“三件套”,含 PP - OCRv5、PP - StructureV3、PP - ChatOCRv4,各有创新点,解决了多语种识别、版面还原等问题。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
语音分离最全综述来了!清华等团队深度分析200+文章,系统解析「鸡尾酒会问题」研究
清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域,撰写综述论文,分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开,还探讨评估指标、数据集等,指出未来挑战与探索方向。
一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)
文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
对话RoboScience邵林:VLOA大模型如何突破具身智能泛化瓶颈
本文对话RoboScience联合创始人邵林,探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路,对比VLA,还谈及范式、难点及落地场景等,强调以人中心、做有温度技术,重视模型落地。
当代码遇上大模型:智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验,剖析研发痛点,介绍技术架构,还探讨未来发展方向,如认知增强、工具整合等。
迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
EAAI | 香港理工大学王旭等:一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟,多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络,通过差分运算提升模型泛化精度,在跨声速压力分布重构中效果显著。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》,为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管,提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论,还探讨了美国AI监管现状。