「动态上下文发现」共找到 1990 篇相关文章
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
多模态大模型持续学习系列研究,综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽!
近年来,生成式AI和多模态大模型进展显著,但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究,提出综述、方法、Benchmark和Codebase,为相关人员提供全面支持。
零代码、100%本地!三步生成企业级MCP,Postman这个新功能绝了~
作者发现Postman新增MCP Generator功能,拖拖点点就能构建MCP Server。以公共的HackerNews为例,介绍了筛选API、生成代码、配置Client三步生成企业级MCP的过程,还指出此功能适合快速接入标准化REST API。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢?
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用,提出Ships和Sahara方法,在极少参数改动下显著降低模型安全性,发现不同模型安全头高度重叠,为理解模型安全机制提供新视角。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案,智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
错信AI幻觉,一男子用溴化钠替代食用盐,真给自己吃出幻觉了
美国一位60岁男子错信ChatGPT建议,用溴化钠替代食用盐,致体内溴含量严重超标,出现妄想症等溴中毒症状。医生研究发现,旧版ChatGPT未提供健康警告,而GPT - 5不建议用溴化钠替代食盐。
一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析
本文详述由自研分布式文件系统客户端 EFC 缓存架构更新引发的数据不一致问题排查过程。经多轮分析,发现是版本号回退致客户端读旧数据。修复后测试无异常,还揭秘部分 POSIX 接口底层情况。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。