「长任务系统」共找到 4074 篇相关文章
RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。
月烧35万元token、逼得Claude官方连夜限速!被全网吐槽的中国“榜一大哥”,已经靠 AI 年入千万了
X 用户“刘小排”认领月耗 5 万美元 Claude Code token。他靠 AI 年入近千万,用 AI 开发产品,还分享找需求、做产品等经验。他认为 AI 是长期机会,能放大个人能力。
开源版Genie 3世界模型来了:实时+长时间交互,单卡可跑,国内公司出品
本月初 Google DeepMind 发布 Genie 3 引发关注,没过两周昆仑万维就推出开源交互世界模型 Matrix - Game 2.0,参数量 1.8B,单卡可跑,能实现实时长序列、交互式生成,经测试潜力大。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer(SRT - H),结合两个transformer模型,通过模仿学习训练,用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好,但应对人体手术仍有挑战。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
马斯克挖不动的清华学霸,一年造出 “反内卷 AI”!0.027B 参数硬刚思维链模型,推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM,参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题,其不依赖“思维链”,借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型,推理能力强,具经济性,可提升任务效率。
挤不动的世界机器人大会上,自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上,自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务;“量子2号”仿人形机器人动作精准自然;其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
实测GPT-5:写作坠入谷底,编程一骑绝尘。
GPT-5发布,它是统一系统,含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展,跑分强且节能,但无新功能特性。写作不如GPT 4.5,编程表现出色,发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。