「通用推理能力」共找到 5018 篇相关文章
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
19K star 霸榜，下一代的浏览器自动化神器！
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理，不依赖XPath或CSS选择器，用视觉识别结合大模型推理完成任务，已获19k+ star。
具身智能落地四问：路线图、陷阱、生态位与破局思路｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱，企业应耐心发展；智能机器人对手是人工与专用设备，要找生态位，梅卡曼德做通用组件应对挑战。
开源知识库，从 0 到上线，UltraRAG 企业知识库全流程实战 ，也许这是RAG最好的框架之一～～～
UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架，核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化，适用于科研复现、企业知识库问答等场景，还介绍了使用方式，能解决RAG落地痛点。
AI翻译的「最后一公里」
文章指出文化差异成AI翻译难题，通用大模型数据不平衡，存在“算法霸权”。如处理低资源语言，AI易产生幻觉，还因无肉身难理解基于生理体验的隐喻，人机协作才是翻译未来。
11K+ Star！NotebookLM 最强开源平替来了，支持私有化部署！
NotebookLM好用但有数据隐私问题，GitHub上的SurfSense是其开源平替，支持私有化部署。它功能成熟，支持多种文件格式等，提供三种入门方式，虽缺PPT生成能力，但知识管理和问答功能够用。
狼人杀AI对决：手把手教你打造高分Agent
作者参加AI狼人杀比赛，分享构建高分Agent全过程。介绍比赛规则、题目挑战及解题思路，阐述Agent基础能力，如缓存、并发集成等，还提及模型调优、战术策略，最后开源代码，分享心得体会。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
Transformer祖传设计遭暴击，COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上，三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大；《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重；《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
千万养虾人的终极梦想！全球首个「养虾本」带你懒人养虾开箱即食
荣耀发布自研 YOYOClaw 龙虾技术，首发于 MagicBook 系列，开创「养虾本」品类。该技术预置龙虾能力，具备自主学习，节省 50% Token，有设备级防护，实现多端共享，推动 AI 产业范式转变。