「LLM应用」共找到 2997 篇相关文章
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
合理利用应用商店ASO优化工具,提升APP产品权重和转化率(工具篇)
应用商店优化(ASO)是提升App曝光和下载转化率的关键过程,涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察:为何模型越深越稀疏?UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收,它提出高效推理框架,从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略,设计的UNCOMP框架优化KV Cache,实验效果佳。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”:造出百款“高危”应用,普通开发者一小时内黑入,氛围编码成了黑客“天堂”?
近日,Replit员工报告“欧洲版Cursor”Lovable有安全漏洞,虽早收到通报却未修复。员工扫描其1645款应用,170款可让人访问用户信息。多位工程师成功“黑入”,Lovable虽有改进但仍未解决底层问题。
一次性应用出现,个人独角兽崛起:顶级布道师Jeff Barr论AI如何重塑开发者生态|InfoQ独家采访Jeff Barr
InfoQ 独家采访亚马逊云科技核心奠基人 Jeff Barr,探讨 AI 对开发者生态的变革。他认为 AI 是能力放大器,将催生一次性应用和个人独角兽,开发者角色转变,沟通和数据更重要,还介绍了应对建议及 Kiro 挑战活动。
中科院信工所发布首篇LLM智能体幻觉综述!梳理5类幻觉、18大诱因与10种缓解方案,300+论文资源开源
中科院信工所等机构团队发布首篇聚焦LLM智能体幻觉的综述,厘清其与传统语言幻觉区别,提出5类幻觉分类体系和18大触发原因,给出10种缓解策略,还开源300+论文库并指明未来研究方向。
提示词工程、RAG之后,LangChain:上下文工程开始火了!
AI时代,上下文工程正兴起。它是构建动态系统,为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加,提供完整结构化上下文比提示词更重要,正成AI工程师重要技能。
大型语言模型正在掏空和填满你的钱包
人工智能改变赚钱和花钱方式,生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用,如客服降成本、内容创作提效率等,企业应积极拥抱技术革命。
InfoQ 2025 年趋势报告:软件架构和设计
InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告,借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势,如 LLM 普及但应用场景存疑,还有 Agentic AI、SLM 等创新领域,以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。
清华开源|做一门课要3天?用 OpenMAIC,30分钟生成完整互动课堂|GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台,能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件,架构设计出色,支持多 LLM 服务商,还能在聊天应用生成课堂。