「检索效率」共找到 1477 篇相关文章
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
JSON 瑞士军刀,效率直接起飞!
现在很多接口、日志、配置文件用JSON,数据结构复杂时处理麻烦。`jq`是专门处理JSON的工具,支持格式化、过滤、提取等操作,语法简单,在多场景常见,安装方便。
吴恩达来信:智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升,但耗时久。随着LLM每个token价格下降,更多智能体工作流被并行化,且相关研究增多。
Vercel 开源 Bash 工具:基于本地文件系统的上下文检索
Vercel开源bash - tool,为AI智能体提供Bash执行引擎,让其通过shell命令在文件夹操作获取上下文,有三大核心操作,部署灵活,可节省token,贴合Unix工作流,或影响未来AI开发系统处理本地上下文方式。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
DeepSeek开源的文件系统,是如何提升大模型效率的?
2月28日,DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势,深入解读3FS的组件、CRAQ协议等,还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
Agent效率X10,ClaudeCode/Codex 专属的文件管理Agent:Agentfile
Claude Code创始人用多Claude并行开发,作者受启发做了Agentfile。它能将项目文件夹变为标签页,便于切换,从Wave改进而来,轻量且适合承接HTML结果,是Skill驱动的Agent,定位为多Agent工作流收口台。
神秘模型「大象」:仅100B拿下SOTA,Token效率超高!
神秘模型「大象」面纱揭开,它出自蚂蚁Inclusion AI团队,仅100B大小,是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测,它快、准、省,能胜任多数日常工作,但也有不擅长的领域。
蚂蚁C2LLM:基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中,传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型,引入注意池化模块,在MTEB - Code榜单表现出色,还得益于优质训练流程,成果已回馈社区。
黄仁勋100万亿预言兑现!易鑫Voice Agent落地,汽车金融迎效率革命
2024年GPT - 4o问世后,Voice Agent创业公司涌现,但通用方案在金融等场景「水土不服」。易鑫深耕汽车金融,自研工业级Voice Agent系统,采用Model + Harness方法论,实战数据亮眼,还将向泛金融领域延伸。