「语义向量化」共找到 994 篇相关文章
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
阿里千问你别太荒谬！连漫画PPT都能一键生成？我以前那些夜真是白熬了
阿里千问发布AI PPT生成工具Qwen AI Slides，从内容结构到视觉配图全包。实测显示，其语义理解能力不错，文本渲染在简单字体表现好，排版有小瑕疵，适合课堂展示等场景。
跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后，被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法，将LLM理论研究整合为六阶段，系统综述底层理论与机制，指出前沿挑战，为其向严谨科学转型提供路线图。
人类创造力的核心机制，AI已经开始掌握了 | 北大CogSci 2025（Oral）
北大团队论文揭示AI开始掌握人类创造力核心机制，提出IEI框架量化评估AI组合创造力。研究发现GPT - 4等在创意理解超普通人，框架优化可提升AI创意输出质量，论文被CogSci 2025收录。
让RAG告别断章取义，HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。
HBM更“热”了
HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透，技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升，各企业技术路线有差异。应用领域广泛，但推广面临挑战。市场竞争激烈，各企业积极布局。
成立仅6个月的AI公司，卖了8000万美元
著名SaaS平台Wix以8000万美元收购AI开发平台Base44。Base44核心产品是AI编程平台，能依自然语言提示生成全栈应用程序。收购后，Wix业务版图拓展，向对话式AI平台转型。
Apple 终于承认了：Mac mini 正在变成一台 Agent 服务器
苹果偷摸发布新 Mac mini，处理器升级到 M6 和 M5 Pro，官方将其置于 Agent 常驻使用场景，产品边界向 Agent 服务器延展。新款性能提升显著，Mac Studio 也有强大配置，Apple 产品线朝本地 AI 计算基础设施转变。
让AI看懂科研图表：深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集，含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题，经严格筛选成型，涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度，基于此训练的模型表现优异。