「任务感知能力」共找到 4846 篇相关文章
AI大厦需要新的地基!
文章指出Scaling Law面临挑战,数据对AI愈发重要,数据库正从存储介质向AI运行的地基进化。OceanBase提出构建Data×AI能力,正从一体化数据库向一体化数据底座演进,全力拥抱AI。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目!
本周推荐5个超棒的Github开源项目,有基于Nginx的可视化管理面板、全能型浏览器自动化框架、容器命令行版“任务管理器”、命令行知识管理工具,还有GitHub汉化浏览器插件,各有强大功能和特色。
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
1/8成本比肩Claude 3.7,Mistral Medium 3来了
“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型Mistral Medium 3,主打编程和多模态理解,成本仅Claude 3.7的1/8,性能达其90%,API已上线,还推出企业聊天机器人服务,引发网友不同看法。
通义灵码编程智能体,上线!
近期 Qwen3 正式发布并开源 8 款「混合推理模型」,表现出色。通义灵码全面支持 Qwen3 并上线编程智能体,具备多种能力,支持配置 MCP 工具,集成魔搭 MCP 广场,能大幅提升开发效率。
通用 Agent 向左,Agentic Browser 向右
作者五一深度体验了Fellou,认为它和Manus走不同路线,Manus专注做Agent,Fellou做基于浏览器的全新系统。还介绍了Fellou核心功能,也指出其上手门槛高、执行慢等不足,认为发展尚早,值得期待。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型,32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型,介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成,展示了其在性能测试中的优异表现,推动金融科技智能化进程。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测,设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题,与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试,分享实际项目使用体验,给出客观评测。