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深度解析大模型技术演进脉络:RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎,RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景,介绍三者在各领域应用及面临挑战,为产业升级提供指引。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目!
本周推荐5个超棒的Github开源项目,有基于Nginx的可视化管理面板、全能型浏览器自动化框架、容器命令行版“任务管理器”、命令行知识管理工具,还有GitHub汉化浏览器插件,各有强大功能和特色。
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
10万字Claude系统提示词泄露!我用DeeSeek 将它翻译成了中文版
Claude完整系统提示在GitHub泄露,虽真假未确认,但值得分享供参考。作者用DeepSeek将其翻译成中文版,该提示涵盖模型行为、工具使用等多方面,设计精妙全面,是AI交互设计“百科全书”,对提示词工程师极具学习价值。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
1GW算力中心耗资600亿美元?黄仁勋G20现场布道“AI经济学”
美国当地时间9月2日,英伟达CEO黄仁勋在G20创新部长级会议阐述‘算力经济学’。他称建1GW规模AI基建约需500 - 600亿美元,算力成国家级核心生产资料,全球到2030年AI基建或达100GW。
GPU荒还没结束,CPU可能要被抢起来了
2026 年英伟达宣布量产为 AI 智能体打造的 CPU Vera。此前 AI 产业硬件焦虑多围绕 GPU,如今 AI Agent 改变任务形态,CPU 负担加重,芯片厂商纷纷布局,产能变化或让消费者买单。
突发!Cursor一夜干掉了GitHub
美东时间上午,GitHub全面瘫痪7小时,核心服务瘫痪3小时。而Cursor正式并入SpaceXAI后甩出全新代码托管平台Origin。它专为Agent时代设计,功能强大,亮点诸多,还支持与GitHub同步。
RoboScience 机器科学发布轮式仿人形通用机器人 REX G1,让机器人真正成为新一代具身生产力伙伴
8月17日,RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1,定位“新一代具身智能生产力伙伴”。它搭载自研VLOA架构通用具身大模型Visics,适用于多场景,推动机器人承接完整任务。