「双模式引擎」共找到 982 篇相关文章
怎么从 ChatGPT 拿流量？送上这九条实用建议
文章指出AI问答引擎成B2B采购决策重要‘守门人’，介绍问答引擎优化（AEO）概念，还通过采访提炼九条从ChatGPT等拿流量的实用建议，如明确提问场景、了解平台差异等。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
Transformer八周年！Attention Is All You Need被引破18万封神
Transformer已满8岁，其开创性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。它催生诸多前沿产品，让人类跨入生成式AI时代，虽起初未受关注，但如今影响深远，谷歌态度也在改变。
Ilya的首个模型来了！
掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。
《动手写AI Agent》多模型适配：一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent，但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题，介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异，还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
在北京，总要去东城体验一次“数字幻境”吧
在北京东城，XR沉浸式技术落地生根，打造出多种新型消费场景。王府井有裸眼3D大屏、元宇宙沉浸场等；前门大街的科技体验馆有VR沉浸式体验剧；隆福寺有索尼探梦、XR艺术空间等科技玩法。
妈妈再也不用担心延迟了！斯坦福手搓Llama超级内核，推理仅需0.00068秒
斯坦福Hazy实验室推出低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama - 1B前向传播融入单一GPU内核，H100上提速1.5倍，B200上每次推理仅0.00068秒，比vLLM快3.5倍。文章分析传统引擎问题并介绍Megakernel设计。
战火升级！奥特曼正式杀入脑机接口，这次不用切脑
近日，奥特曼邀专家加入脑机接口创业公司Merge Labs，计划以8.5亿美元估值融资。它将采用非侵入式技术，与马斯克Neuralink的开颅手术竞争，奥特曼曾投资Neuralink但不认同其侵入式做法。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？
随着 AI 落地企业进程加快，数据类型更丰富，传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖，以 Lance 为湖格式，从多维度选型技术，解决存储等问题，在多行业有应用潜力。