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RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0,指出其虽在多行业落地,但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级,阐述检索、重排序等关键技术,最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
中国AI「星际穿越」!新智元十周年峰会预言ASI终局:未来十年指数级加速
新智元十周年峰会以「新天终启 万象智生」为主题,众多大咖齐聚。王海峰、赖俊杰、王小川等分享观点,还开源模型、发布奖项。大家认为AI发展虽有波折,但2027年将达ASI临界点,智能体大爆发。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA,专为机器人领域设计,可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练,架构经优化,还引入异步推理堆栈,性能超部分大模型,降低研究门槛。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
突破125年世纪难题!北大校友联手科大少年班才子破解希尔伯特第六问题
1900年希尔伯特提出23个数学难题,其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后,北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破,填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。
人多不管用!智能体团队别盲目扩张,最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展,核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络,指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
打脸哲学无用!牛津博士教出Claude,自曝百万年薪提示词秘诀
Anthropic驻场哲学家Amanda Askell主导设计Claude的性格等机制,她分享制定有效AI提示词方法,认为需哲学思维。此外还提及不同人对提示词看法,以及大模型存在的「裂脑问题」。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder,拿捏图表长视频,达到开源小模型SOTA!
腾讯开源Penguin - VL,直接用纯文本LLM训视觉编码器,跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强,训练分三阶段,相关代码、模型等已开放。
字节跳动发布Seed 2.0系列模型,数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型,含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色,价格优势明显,但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距,已开放API。