「结构化信息提取」共找到 1170 篇相关文章
火上浇油！Grok在悉尼光明节枪击案上大规模造谣
马斯克的Grok在悉尼光明节枪击案中大规模「翻车」，将救人英雄误认、混淆枪击与气旋等，暴露生成式AI处理实时信息的「幻觉」缺陷，凸显其无价值观、难辨虚实的软肋。
CuteDSL-2: 基本操作
文章为Cute - DSL第二篇，整理官方notebook介绍基本操作。涵盖数据类型、张量、结构体等基本操作，还介绍了控制流（For、If - Else、While循环等）及TensorSSA的相关操作，如LD/ST、运算、切片等。
当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？
当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI
上海交通大学联合中科大研究指出，大模型智能体规模化应用有瓶颈，核心在于Agentic ROI 未达实用门槛。研究提出其发展呈「之字形」，先规模提升信息质量，再轻量化降成本。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
刚刚，Anthropic分享了他们在AI Agents评估的最佳实践
Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。
干掉 90% 的 BI 工程师：自动生成 SQL、洞察、预测，连图表都帮你画好
介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统，它能将查询转化为SQL语句执行，生成数据图表及分析。其看板用法新颖，可进一步分析、预测，免去大部分BI工作，对非技术分析人员友好。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。