「工程化流程」共找到 2019 篇相关文章
支付宝出手了,全民级的AI健康管家来了。
作者参加蚂蚁AI医疗产品发布会,介绍了全新AI产品AQ。它是专门的AI健康助手,免费用,能精准定位病因,还可预约挂号,与医保打通,有健康档案等功能,打破医疗信息差,未来可期。
“这半年,我也用AI救了6条活生生的命啊。”
本文讲述作者用AI对抗癌症的经历,介绍阿里达摩院发布的胃癌早筛模型GRAPE和胰腺癌早筛模型PANDA。作者亲身体验PANDA筛查流程,医生业余投入项目,半年额外发现6个早期患者,令人感动。
为AI打造的知识图谱服务器MemoryMesh
MemoryMesh是专为AI模型设计的知识图谱服务器,适用于多种结构化数据场景。它有动态模式驱动工具等特性,可自动生成管理工具,还配备记忆查看器,提供安装指南和提示词建议。
ICML'25 | 告别手动SFT!一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难,Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配,有三种架构变体,采用两种训练方法,实验显示其在多维度表现有效。
灵初智能陈源培:一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创,本科土木工程专业,大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手,参与开源项目,灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要,还谈了模型、创业、落地等看法。
5700问答对全面评估拷问AI空间感!最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化,缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系,评估主流模型,揭示其缺陷,并开发MVSM优化跨视角空间理解。
LLM+RL遭严重质疑,随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果?
论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象,‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练,Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升,还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。
这场巅峰对话,把China AI的基因、堵点和未来聊透了|甲子光年
2025年4月28日,甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见,谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
LLM学习笔记:最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频,分析大模型聊天流程与原理,介绍LLM训练步骤,包括预训练、后训练和强化学习,还提及主流特性应用,如文件上传、网络搜索,强调带问题学习的重要性。