「学习提升」共找到 3907 篇相关文章
编码封神,Gemini 2.5 Pro (I/O 版)视频秒转 App!网友:比 o3/Claude 强,Vibe 程序员集结!
谷歌 I/O 大会前,Gemini 2.5 Pro 预览版升级,重点在编码。它搞前端、做 UI 出色,能将视频变互动学习 App,推理速度提升。对标 GPT - 4.1 等,性价比高、表现优,获开发者好评。
模力工场 033 周 AI 应用榜:从评论区互动到游戏陪玩,AI 已悄悄加载完成
模力工场 033 周 AI 应用榜发布,展示了 AI 在各领域的应用。各大厂选择在原有产品里做能力延伸,开发者将分散的 AI 功能整合。榜单涵盖学习、生活、娱乐等多领域应用,AI 更便利、隐形地融入日常。
OpenAI发布GPT-5.4:首个原生接管电脑通用模型
OpenAI发布GPT-5.4及满血版GPT-5.4 Pro,主打专业生产力。它具备原生电脑操作能力,视觉感知、职场任务表现提升,幻觉问题被压制,代码能力强,工具调用机制优化,已在ChatGPT等全量上线,API定价上调。
更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA
10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。
斯坦福华人研究火了:45分钟让你的论文变身AI智能体!
斯坦福大学研究人员提出Paper2Agent,可将静态论文转化为可交互的AI智能体。它提供自动化工作流,核心是封装成MCP服务器。通过三个案例展示其将不同论文转化为智能体的能力,提升科研成果易用性与可复现性。
成立7个月首发声!百亿美金独角兽万字雄文:攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果,揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法,还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统
文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。
0.016%参数撬动18%性能:关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术,传统PEFT方法需修改大量参数,新兴ReFT虽只需调整少量参数,但存在不足。本文提出CRFT,仅用0.016%参数量就提升性能,为轻量化推理增强开辟新路径。
Qwen3.8-27B 登顶全球开源榜第一,曾经的「源神」又回来了!
8月17日,阿里发布的Qwen3.8 - 27B成Hugging Face热门第一。它以27B参数在部分测试中与前沿闭源模型比肩,可本地运行。不过推理慢、真实任务表现待提升,它让前沿Agent能力下放到个人电脑。
让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。