「合成文档微调」共找到 789 篇相关文章
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
GitNexus 开源代码库知识图谱引擎，效果惊艳!
GitNexus 是在浏览器运行的客户端代码智能工具，能将代码库转化为知识图谱，内置 RAG 智能代理。有 CLI + MCP 和 Web UI 两种使用方式，支持多种主流语言，还提供详细文档。
DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
刚刚，OpenAI发布自主编码代理Codex，程序员的工作将被彻底颠覆？
OpenAI发布自主编码代理Codex，它能独立完成编程任务。与其他工具不同，它是面向任务的，允许并行工作。虽经强化学习微调，代码有“品味”，但有局限，如后续请求处理不佳，未完全集成工程环境。
腾讯版Claude Design来了：多人实时同屏审设计稿，一键转代码直通IDE
腾讯公测AI设计智能体平台Ardot，有一句话生成可编辑UI设计稿、Figma文件零成本导入、一键转代码直通IDE、多人在线评审等功能。它能提升前期出稿效率，支持局部精准微调，适配主流IDE。
52k Star，Hermes Agent试图杀死OpenClaw
近期龙虾（OpenClaw）热度下降，harmess engineering大火。开源项目hermes-agent已有52.7k Star，是自学习型AI智能体，能积累技能、持续学习，可轻松切换多种模型，还给出安装、使用指南和文档教程。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。