「善意的混乱」共找到 10580 篇相关文章
AI正在掏空大脑，思想沦为残废！未来只分AI的「主人」和「奴隶」
全世界为AI疯狂，它虽提供“认知捷径”，但长此以往并非好事。Section公司CEO Greg Shove分享使用AI经历，指出未来知识工作者将分化为“AI驾驶员”与“AI乘客”，并给出成为AI主人的方法。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
2.8K Star！开源免费的离线OCR工具，识别准确率媲美大厂。
在文档数字化和自动化工作流中，离线OCR工具受青睐。GitHub上的TrWebOCR开源、离线，中文识别率高，媲美大厂。它亮点多，有快速上手指南和接口调用示例，适用场景广，但两年未更新。
西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
Notion Custom Agents复盘：三年重写5次，Notion 历史上最成功的新功能之一
Notion 的 AI 工程负责人 Sarah Sachs 和技术负责人 Simon Last 在采访中分享 Agent 探索思考。Custom Agents 是 Notion 历史上转化率高的新功能，开发三年重写 5 次。他们还谈及产品路线、模型评估、技术方向等内容。
苹果推出 Ferret-UI Lite：一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型，可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题，Ferret-UI Lite 性能有竞争力，训练采用两阶段流程，还给出应用建议。