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Spring AI 实战|Spring AI入门之DeepSeek调用

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Multi-Agent 的灵活编排之路

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RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。

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Hugging Face开源nanoVLM,750行代码可训练视觉语言模型,简单到令人发指!

Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM,仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后,在MMStar数据集准确率达35.3%,且能在免费Google Colab跑。

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深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。

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AI可以用任何手段、写任何东西,但你得是个“中年老登”

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3.3k星星!用AI做前端动效最好的开源项目,给AI写前端代码注入灵魂

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将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式

快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B,率先将DSA机制引入多模态理解场景,解锁256K超长上下文深度感知,还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色,且将融入业务带来收益。

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