「知识图谱生成工具」共找到 2648 篇相关文章
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
Qoder + ADB Supabase ：5分钟GET超火AI手办生图APP
本文介绍如何用Qoder、阿里云ADB Supabase和通义千问图像编辑模型，快速搭建AI手办生图Flutter移动端应用，无需自建传统后端，涵盖思路、环境准备、各环节配置及流程等内容。
零营收！估值 90 亿美金独角兽 - Prediction Markets 炸裂硅谷
本文是 Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan 对 Prediction Market 的解读。它在 2024 年美国大选后进入公众视野，Polymarket 估值达 90 亿美元。其机制使结果比民调更真实，正重塑人们获取真相、定价未来的方式。
百亿向量，毫秒响应：清华研发团队向量数据库 VexDB 首发，攻克模型幻觉难题
9月25日，清华数智引航团队发布向量数据库VexDB，能支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题，已在多领域深度应用，为企业AI转型提供方案。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
如何用 AI 做营销：问题不是如何提效，而是底层打法变了
Olivia Borsje 认为 AI 重构营销行业，从工作边界、内容产出和策略方面带来变化。她总结的「AI Playbook」梳理营销 10 个核心问题，对比传统与新做法，还给出各环节实用建议。