「混合召回」共找到 261 篇相关文章
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
Cursor重大升级！发布2.0版本和首个自研AI编程模型，4倍速AI编程时代来了！
Cursor发布2.0版本和自研AI编程模型Composer。Composer是混合专家模型，速度比同等水平模型快4倍，多数任务30秒可完成。2.0版本新增多代理界面、内置浏览器等功能，降低使用门槛。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
AI写代码终于不瞎烧钱了：边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子，Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示，它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑，从实际测试案例可看出其适用边界。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
租了8张H100，他成功复现了DeepSeek的mHC，结果比官方报告更炸裂
元旦期间，DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC，结果比官方报告更优。文章介绍复现实验，对比mHC、HC和标准残差结构，揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
从“卡脖子”到“破局点”：一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总，该公司专注高端半导体材料“再制造”，技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品，技术壁垒高，产能将逐步扩大，供应链安全可控。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。