「动态结构化知识流」共找到 1276 篇相关文章
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
26.7K 标星！GitHub 高分教程 Learn Claude Code：12 节课带你手搓一个 Cursor！
Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目，目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课，每节加一个机制，逻辑清晰。配交互式Web平台，文档‘心智模型优先’，还提供后续项目助知识落地。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
AI浪潮之下：存储来到聚光灯下
AI浪潮下，行业对存储设备重视上升。其根因是AI业务刺激，数据量增长且推理业务有新需求。信通院报告显示我国存力结构优化，国内厂商迎来机会，平头哥镇岳510主控芯片表现出色，生态建设也在推进。
被扔掉的废羊毛，正在被科学家用来修复人体骨骼
伦敦国王学院谢里夫·埃尔沙卡维博士团队从废羊毛提取角蛋白制成仿生膜，助大鼠修复颅骨损伤，挑战胶原蛋白膜。角蛋白膜操作性好，引导生成新骨结构更致密，还具成本与可持续性优势。
Qwen3.6-Max-Preview来了！
继Qwen3.6 - Plus发布，推出Qwen3.6 - Max - Preview预览版，相比前者有更强世界知识、指令遵循能力，智能体编程表现显著提升。可在Qwen Studio交互，也将通过阿里云百炼API调用。