「高质量训练数据」共找到 4339 篇相关文章
领域驱动的 RAG:基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题,探索用 RAG 技术,严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权,采用元数据方法,探索伸缩性解决办法,构建完整应用并评估性能,结果令人振奋。
揭示扩散语言模型扩展定律,人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作,首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律,据此训练LLaDA MoE v2,实现扩展效率与智能双重突破,将推动其迈向规模化时代。
1段话喊来13个“程序员”,阿里Qoder新模式让我躺着当CTO
作者实测阿里Qoder「专家团模式」,该模式下Qoder组织赛博工程团队,自动解析需求、分配任务,多智能体协同推进项目,解决了代码质量和效率问题,开启多智能体协同编程时代。
一个超级搜索Agent开源,超低成本拉满搜索推理能力!小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布,打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能,解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题,通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术,展现强大搜索推理能力。
两周复刻DeepSeek-OCR!两人小团队还原低token高压缩核心,换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR,复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势,还在关键任务上追上原版表现。它完全开源,无需大规模算力集群,训练方案适配中小团队。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove:3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove,首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务,构建数据集与创新框架,在多指标领先,代码与模型已开源。
OpenAI罕见发论文:我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍,目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源,指出标准训练和评估程序奖励猜测,应加大对自信错误的惩罚,奖励表达不确定性。
DeepSeek V3.1 突发离谱「极」字Bug的原因找到了~
DeepSeek V3.1被曝恶意漏洞,生成文本时会突然插入“极”字。该漏洞在第三方API平台和官方Playground均有出现,可能因数据集“污染”或模型“偷懒”,严重影响高精度场景。
上海交大/上海AI Lab翟广涛:当评测不再重要,AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题,他主张回归‘以人为本’,团队提出相关框架和技术路径,目标是训评一体。
AI 当导演编剧和剪辑?FilMaster打开自动化电影创作新纪元
当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’,香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程,分两阶段创作电影,能生成高质量作品,但高级后期制作技术未纳入。