「知识图谱推理」共找到 2501 篇相关文章
英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。
Kimi新架构让马斯克叹服!17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术,将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”,经Kimi Linear 48B大模型验证,训练效率提升25%,推理延迟增加不到2%。
pdf2skill:让计算机视觉初学者把PDF文档变成AI技能包
pdf2skill技术是“文档转技能编译器”,能将PDF知识转化为AI可调用技能包。它解决了计算机视觉研究和工程中的痛点,介绍了原理、实战案例、代码实现,还对比性能、给出使用指南。
国产模型编程能力卷到这个程度了?MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力,用其开发多款游戏和点名工具,结果出色。还分析其底层技术,如原生Agent RL框架、过程奖励机制等,指出它性价比高,虽有不足但值得关注。
1700个OpenClaw技巧,我用多邻国的方式学会的!
AI带来学习方式变革,OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能,可将GitHub项目生成多邻国式课程,还能处理论文、演讲等素材,通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。
BigQuery 新功能:SQL 直调 17 万 + AI 模型,3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能,允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型,消除对独立ML基础设施的需求,解决数据团队痛点。
Agent框架各自为战?谷歌&微软:用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通,谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB,这是通用记忆基础设施,能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制,实验验证其能带来显著增益。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
Nature | 清华&芝大团队:AI让个体科学家“加速”,却让科学边界“收缩”
2026年1月14日,清华与芝大团队在《Nature》发表研究,通过分析4100余万篇论文,揭示AI融入科研的“双重效应”:它是个人科研“加速器”,让使用者产出和职业发展提升;也是科学整体“收缩器”,使集体知识疆域收窄。