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SFT「不完全学习」之后,研究的下一个前沿在哪?ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发,展望SFT领域未来研究方向,如未知根因探索、检测方法改进等,还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等,给出研究优先级和社区建议。
云厂商「进击」 Agent 开发平台
企业级智能体(Agent)市场崛起重构云服务竞争格局,云厂商需提供全栈能力。腾讯云宣布智能体开发平台3.0上线,优图实验室关键技术持续开源。文中还分析企业开发Agent难题及腾讯云应对举措。
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》,介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型,解决传统风控模型难题,还展示构建技术、工程实践及落地案例,为金融风控提供新思路。
Next.js 真有那么好用吗?Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等,并提出应对办法与展望。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
面壁MiniCPM-V4.5新王炸!8B手机10FPS长视频秒懂,文档手写全能识别!
面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5,基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建,总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑,有高帧率视频理解等特点,还有多方面技术亮点。
多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
【GitHub 10.9k star】DeepCode:把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器,真能干掉手写样板?
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台,支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点,有多项特色功能,在性能对比中领先,适用于多类场景。
鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。
让RAG告别断章取义,HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分,腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA,HiChunk用微调LLM建多级语义树,配Auto - Merge算法,实验效果佳。