「低数据场景」共找到 4781 篇相关文章
定义RAG新基准？谷歌发布 Gemini Embedding 2：首个原生多模态嵌入模型，延迟骤降70%
谷歌昨夜推出首个基于 Gemini 架构的原生多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者公开预览。它可将多类型数据映射到统一嵌入空间，多项基测排名第一，还获早期合作伙伴高度评价。
传感器技术如何赋能船舶？
本文介绍船舶传感器技术，其是衡量船舶工业竞争力的关键。阐述了传感器在船舶各系统的应用、分类、工作原理、安装场景，指出我国产业在规模扩大同时存在短板，还探讨了未来升级方向、应用拓展及产业创新路径。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
GPT-5编程测评大反转！表面不及格，实际63.1%的任务没交卷，全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中，‘御三家’表面解决率低。深入看，GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂，能真实考验模型能力，当前模型解决商业问题能力有限。
海螺新模型海外爆火：一夜之间，猫、羊驼、长颈鹿都学会跳水了
国内AI公司Minimax的新模型‘Hailuo 02’本周三官宣上线，在海外爆火。其生成的动物跳水等复杂运动视频AI痕迹不明显，官方称它是全球唯一能处理类似体操高度复杂场景的模型。该模型使用NCR架构。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
模型一个没换，正确率翻了近三倍，这个项目有点东西啊！
GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。
终于有了一个用龙虾而不是 Claude Code 的理由
作者作为有十年多代码经验的人，原本习惯用Claude Code等白盒工具。但在文档处理、多人协作等场景中，飞书OpenClaw优势明显，可一键部署多智能体，与飞书生态打通，还能自动修复异常。