「语义搜索」共找到 594 篇相关文章
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开,分析企业应用大模型的问题,指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径,介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等,还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
DeepSeek R1 的小更新,却大有深意?
5月28日,DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级,API接口和使用方式不变,但未公布具体更新内容。从用户反馈看,语义理解、逻辑推理等能力提升,实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
“数据比模型重要”成了共识,接下来拼什么?
本文为数势科技创始人黎科峰记录上海闭门行业圆桌内容,不同领域从业者一致认为,大模型已非企业AI胜负手,数据与语义层才是核心瓶颈,共识形成后行业进入深度竞争阶段。
刚刚,中国AI交卷!40年难题56分钟破局,AI不再「学习」
文章介绍AI科研应用新趋势,从学习已知知识转向搜索未知解。以百度‘伐谋’为例,它助力南京林业大学检测松材线虫病,还在多学科和产业场景中展现价值,百度还启动科学家计划推动其发展。
更长的推理链反而导致更多幻觉,MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够?摘要
近日,斯坦福等校学者发现,更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差,还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡,是幻觉频发的主因。
Lex Fridman 对谈谷歌 CEO:追上进度后,谷歌接下来打算做什么?
Lex Fridman 采访谷歌 CEO Sundar Pichai,探讨谷歌在 AI 竞赛中的逆袭、搜索和广告的 AI 模式转变、模型发展、AI 编程提效、AR 前景、自动驾驶挑战等,还谈及 AGI 及 AI 对人类的影响。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆,斩获各大榜单全球第一,点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议,GitHub star破千,在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发,采用Cone Graph分层结构,实现Graph RAG新范式,更注重联想,而非单纯搜索。
45亿红包打响AI入口大战,百度给出另一种回应
春节期间,国内外AI圈有两件大事,国外OpenClaw在GitHub爆火,国内大厂掀起AI春节营销大战。百度率先接入OpenClaw,并推出5亿红包活动。其采用搜索+AI策略,有全栈布局优势,想走长远发展之路。