「数据分析」共找到 3353 篇相关文章
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制,显著提升多模态大模型情感理解能力!
情智兼备是人工智能发展方向,但多模态情感数据语义复杂,建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式,构建‘摩达’模型,在多任务测试中性能提升,成果被 ICML 2025 收录。
AI"学霸"也解不出高中题?耶鲁、复旦发布MMSciBench,揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准,揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱,英文推理或效果更好。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接,中文领域96%,甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域,复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案,有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点,测试得分超96%,远超MonkeyOCR等。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉:这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历,谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理,还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战,指出大模型缺创造力,人应与 AI 共进化。
关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
120页深度报告,搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》(2025),从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出,AI发展迅速,模型成本高且迭代快,应用渗透各行业,智能体崛起,市场结构变革,公司运作方式也在重塑。
AI 编程如何在团队中真正落地?
文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题,如使用意愿和能力问题,提出研发流程规范、结构化语言表达和应用级特化解决方案,还给出通用Rules和prompt示例,助力Cursor高效落地。
Issue修复开源No.1!蚂蚁 | 提出代码图模型:CGM,结合GraphRAG架构,领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈,蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构,融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架,还搭配了 GraphRAG 框架,在多个代码任务中表现出色,且相关资源均已开源。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突,它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例,对比有冲突、填充、swizzling三种实现,还分析了swizzling和填充优缺点。
支付宝出手了,全民级的AI健康管家来了。
作者参加蚂蚁AI医疗产品发布会,介绍了全新AI产品AQ。它是专门的AI健康助手,免费用,能精准定位病因,还可预约挂号,与医保打通,有健康档案等功能,打破医疗信息差,未来可期。