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中国科学院计算技术研究所(ICTNLP)开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni,支持文本、视觉和语音任意组合交互,核心是高效模态对齐技术,少量多模态数据即可训练,有多种使用场景。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景,看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战,讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路,含核心技术,还给出实战代码及相关链接。
Grab 工程实践:将 LRU 升级为 TLRU,Android 图片缓存节省 50MB+
为改进 Android 应用图片缓存管理,Grab 工程师将 LRU 升级为 TLRU。通过引入基于时间的过期机制,fork Glide 项目扩展 DiskLruCache 实现。此方案让 95% 用户缓存省 50MB,可回收数 TB 存储空间。
龙虾爆出漏洞,斯坦福 OpenJarvis 重新定义本地 AI Agent,附实测
OpenClaw开源项目虽火但漏洞多,安全堪忧。斯坦福发布本地优先的个人AI Agent框架OpenJarvis,其架构模块化,数据本地处理更安全,安装简单,还能让Claude Code部署,值得关注。
吴恩达来信:DeepLearning.AI Skill Builder工具隆重上线!
DeepLearning.AI发布Skill Builder工具,可根据用户AI项目经历给出个性化反馈和提升建议,从初学者到高级用户都适用,完全免费,还会生成总结报告,Pro会员有更详尽反馈。
刚刚,新一届ACM博士论文奖正式公布
近日,新一届 ACM 博士论文奖公布,含一个博士论文奖和两个荣誉提名。获奖论文探讨人机协作解决心理健康问题,荣誉提名论文分别聚焦计算模型局限性及大模型数据利用。
Chroma创始人「Context Engineering」5 步杀疯全网
文章聚焦Chroma创始人提出的「Context Engineering」,指出RAG已死,上下文工程崛起,还给出实用建议,如聚焦检索、混合召回等,介绍了上下文工程包含的数据摄入、查询等内容。
Google新研究:降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文!
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念,剖析RAG系统失败原因并给出解决方案,对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
上交博士最新思考:仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习:数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑,还延伸到机器人基础模型,指出训练节奏与其实践契合。
Karpathy又封神!掀翻RAG,把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki,替代RAG。他将笔记当源代码,LLM当编译器,实现知识结构化。此方案降低维护成本,解放人类注意力。