「结构化语言」共找到 2165 篇相关文章
AI圈水太深：OpenAI保密、Meta作弊！国产MoE却异军突起
文章梳理大语言模型发展，从传统稠密架构到稀疏MoE架构，参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型，如GPT系列、Llama系列，还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻，国产MoE模型异军突起。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
苹果在WWDC提到的本地模型，这家公司把它提速了220倍
苹果在WWDC开放本地语言模型API，让iPhone等有了“AI大脑”，但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0，端侧处理长文本提速惊人，从多层面创新实现，还补上推理框架缺口。
苹果的局面，很迷惑
作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。
TypeScript“杀疯了”！60% 到 70% YC 创企用它构建 AI Agent，赶超 Python 有戏？
近日，Mastra AI 创始人称约 60 - 70% 的 YC X25 Agent 公司用 TypeScript 构建 AI Agent。该语言受欢迎是因其静态类型、IDE 集成优势，能提高生产力。虽 Python 仍是 AI 开发主导，但 TypeScript 正受关注。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
Meta首席科学家LeCun：当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质
在巴黎AI行动峰会上，Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准，指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’，介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。