「文本领域」共找到 2147 篇相关文章
2025 智谱 Z DemoDay :24 家值得关注的 AI 创企,看看今年创业都在做什么?
8月31日,星连资本、智谱Z计划主办的Z DemoDay举办,24个早期AI项目亮相,覆盖多领域。路演外还有产品创造营,围绕AI产品设计研讨演练。大会还设创意活动,揭示AI时代创新本质是人类创造力。
AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!
文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。
追平GPT-4o,数学基测96.3%高分,Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列,其有混合推理和长度控制机制,还能用DataForge“造”数据,经Atropos质检。它在数学等领域表现佳,追平GPT - 4o,是开源AI对巨头的挑战。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
黄仁勋出手!45倍性能暴涨,英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上,英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态,含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍,还推多款模型,应用于多领域,推动物理AI落地。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”?|首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”!
随着大语言模型在数学领域应用渐广,其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH,测试20+主流模型,结果不佳,而小样本微调能显著提升模型能力。
ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。
Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师
Figma 在设计平台集成 AI,有自动命名层等功能,能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施,关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器,确保设计师掌控输出,降低制作软件障碍。
让AI创作不千篇一律,提示词随机插词汇就行
最新研究发现,在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇,写作效果会更多样,AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标,还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
打开高德的理由又多一条!全球首个「需求链智能调度」AI地图上线
8月,全球首个AI原生地图应用——高德地图2025上线。它有「需求链智能调度」系统,能处理多任务出行。其ST - MAC技术可解构复杂请求、构建群体智能服务生态,还有时空感知、AI探索等功能。