「文本生成」共找到 2533 篇相关文章
RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化,指出其在AI应用开发中常被当黑盒,从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析,强调结合场景调优以提升召回与精确率。
RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。
首个基于MCP 的 RAG 框架:UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG, 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0,组件化封装、调用扩展灵活,低代码实现高性能,可用于科研和行业应用。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
顶级邪修倾囊相授!藏师傅教你速通Nano Banana
作者歸藏教大家发掘图片编辑模型Nano Banana潜力。它上线后可白嫖,让Adobe等修图软件失色。介绍使用方法、多种修图玩法及在电商、动漫修复等场景应用,称相关生意都值得用它重做。
藏师傅教你用 Nano Banana 编辑图片做手办
前几天发 Nano Banana 测评后,很多人不知怎么用。刚好做手办图玩法火了,作者教大家在 LM Arena 用 Nano Banana 编辑图片、做手办图,还介绍把图片变视频及剪辑的方法。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
The Batch: 868 | AI 视频走向主流
生成式视频席卷网络爆款、广告宣传,甚至登陆 Netflix 剧集。如 Dor Brothers 用 AI 打造爆款视频,Genre.ai 低成本制作广告。各主体制作方式有别,顶尖模型开发商也积极与影视方合作,AI 正改变影视业。
Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师
Figma 在设计平台集成 AI,有自动命名层等功能,能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施,关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器,确保设计师掌控输出,降低制作软件障碍。
重磅!OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss:开源SOTA,可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后,OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss,有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号,采用混合专家架构和4位量化方案,能快速推理,原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。