「语义检索」共找到 445 篇相关文章

产品应用7

DeepSeek R1 的小更新,却大有深意?

5月28日,DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级,API接口和使用方式不变,但未公布具体更新内容。从用户反馈看,语义理解、逻辑推理等能力提升,实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。

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PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数,随时可用

文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions,它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式,补全开源版缺失的管理后台,让企业能兼顾功能与控制力,还提及数据库原生多模态智能检索方案。

阿里云开发者
算法论文8

清华提出Jev-LDE:ICL示例只改一次,1-shot平均准确率就能暴涨

清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习(ICL)中示例选择成本高、效果不佳的问题,提出Jev-LDE方法,仅对初始检索示例做一次局部编辑,即可大幅提升1-shot准确率,推理成本增量很低。

机器之心
开源动态8

紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025

中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。

量子位
推荐文章9

“数据比模型重要”成了共识,接下来拼什么?

本文为数势科技创始人黎科峰记录上海闭门行业圆桌内容,不同领域从业者一致认为,大模型已非企业AI胜负手,数据与语义层才是核心瓶颈,共识形成后行业进入深度竞争阶段。

InfoQ
新闻资讯7

更长的推理链反而导致更多幻觉,MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够?摘要

近日,斯坦福等校学者发现,更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差,还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡,是幻觉频发的主因。

机器之心
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360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题

360 集团作为互联网安全公司,业务数据规模膨胀,Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求,360 验证其性能后用于日志检索平台,解决冷读难题,未来将推广到更多业务线。

InfoQ
产品应用7

这样更公平:用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排

文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难,因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题,其两阶段检索流程能显著提升召回率,对多模态AI系统设计有启发。

Jina AI
产品应用8

才发现 Google 出了个 Mac 版 AI 会议助手,居然还完全离线的

本文作者池建强介绍Google新推出的Mac端实验性AI会议助手Foresight,该产品核心AI功能可完全离线运行,基于本地Gemma模型,具备会议转写、笔记增强、个人知识库检索等功能,分析了产品特点与行业影响。

MacTalk
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锁死一致性!Vidu Q2「参考生」可算来了,新功能强到离谱,APP全面进化

生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线,APP端全面改版。新上线「视频延长」功能,最长扩展5分钟,还在一致性、速度、成本等方面优化,在镜头语言、语义理解等表现出色,APP社交体验好。

新智元