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文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线,涵盖Sparse、Dense等类型,分析其痛点、效果、案例及选型建议,还给出不同场景的方案选择和步骤。

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AI破译生命!微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science

微软研究AI for Science团队推出BioEmu,能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本,预测性质,速度比传统方法快10万倍,已开源助力药物研发。

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大模型首次直接理解代码图:不用Agent自动修bug,登顶SWE-Bench开源模型榜单

蚂蚁开源新模型CGM,首创将仓库代码图模态融入大模型,不依赖闭源模型和复杂Agent,仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先,技术论文等均已开源。

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LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

新智元报道,NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」(DnD),它基于提示词生成模型参数,无需微调适应任务,效率最高提升12000倍,零样本泛化能力出色。

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北大校友,OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章:Why We Think

北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》,系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑,深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展,还提出一系列待解决的开放性问题。

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RAG 2.0 深入解读

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GPT-6数学封神,遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”?OpenAI内部研究员撕开Astra真相:人脑更容易被污染,而AI只看概率

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GPT-6 Astra 正式登场:烧了 10 万块 GPU、多项跑分逼近满分,OpenAI 总裁:我们迎来 AGI 时代

今天凌晨,OpenAI正式发布GPT - 6 Astra。它多项跑分逼近满分,OpenAI总裁称其或意味着AGI时代开始。该模型在多方面能力领先,安全措施升级,将在‘未来几天’面向部分用户推出。

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解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。

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西交大提出QQWorld:仅需10行代码,世界模型成功率提升5.33个百分点

2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel,西安交通大学研究团队发现其存在问题,进而提出 QQWorld,用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则,提升了规划成功率,还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。

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