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零Token部署GraphRAG,LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG,在多数据集上超越现有方法,代码和数据已开源。
20岁辍学生用AI帮人记笔记,半年做到500万用户,年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用,由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利,仅融资75万美元。它功能丰富,但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。
美团新独立APP,点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型,支持多模态,在全模态基准测试达开源SOTA水准,推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑,其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新,美团靠软硬件结合实现虚实连接。
3个硬核 GitHub 项目,让 AI 帮你赚钱!
nof1.ai网站举办“AI量化交易擂台”,让GPT - 4、Claude、DeepSeek等模型用1万美元本金在加密货币市场自动交易。目前DeepSeek排名第一,11天收益率超90%。文章介绍3个相关GitHub项目,可让AI在金融市场竞技、分析交易。
英伟达Thor芯片屡屡延期:车企被迫转身,供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票,性能大幅缩水至约700TOPS,打乱国产车企规划,小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时,也为国产芯片企业带来机遇,推动市场走向多元竞争。
传统训练效率很低?我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰,提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练(CDT)”方法。实验表明CDT优于现有策略,经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。
别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。
逆势降本:云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年,分“降本增效”三部曲:成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建,分享经验,助力同行开展相关工作。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。