「参数化知识注入」共找到 1267 篇相关文章
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5,在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大,效果越好’,认为 OCR 中数据质量比参数重要,通过实验证明并优化数据。
啊?微博7800美元训的大模型,数学能力超了DeepSeek-R1
近日,微博发布自研开源大模型VibeThinker,15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1,后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考,还将推动微博AI应用发展。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有层选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。
一文读懂 NVIDIA B30 与 H20 的区别 :参数、应用与国产替代全解析
本文解读英伟达B30与H20芯片差异,对比参数和应用场景。B30为中国市场定制,虽单卡性能逊于H20,但集群性价比高。还分析B30挑战及国产替代方案,指出其是美技术封锁2.0版本。
LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理,用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统,代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议,架构篇剖析内部机制,最后提及 Agent 化拓展功能。
已近2000亿美元注入,彭博社盘点2026年值得关注的24家AI初创公司
截至今年10月初,近2000亿美元注入人工智能初创企业。彭博社盘点2026年值得关注的24家AI初创公司,涉及模型开发、代码创作、实体智能等领域,还展现了AI产业思想分野。
离大谱!15k Star book-to-skill,我惊到了!!!
book-to-skill是将书籍、文档目录或多份资料转换成Agent Skill的命令行工具。它把资料拆成可按需加载的知识资产,有按需加载章节等优势,适合将常用知识编译成技能,不过也有一定局限性。