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大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。
HAMi × NVIDIA:GPU 拓扑感知调度实现详解
HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能,解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理,介绍核心特性、阶段及代码,用双策略寻优算法保障性能与资源健康。
产品经理也能“开发”需求?淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰,上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践,让部分需求两天内上线,产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变,还展示了实践效果。
让RAG真正读懂“言外之意”!新框架引入词汇多样性,刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架,将词汇多样性引入RAG检索与生成,解决现有方法痛点。它有两大创新模块,实验在多基准提升准确率,还将在多模型上增益,代码即将开源。
T2R-Bench发布:业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题,研究团队提出“表格到报告”任务,构建双语基准T2R - bench,其涵盖多垂域表格,还设计评价指标体系,实验显示大模型在该基准上提升空间大。
百度AI+ DeepSeek 豆包等GEO怎么做出排名?5个技巧,附快排与白帽操作区别
文章介绍GEO优化在AI大模型2 - 3天出排名的5个技巧,包括官网SEO梳理、词库挖掘整理、内容数据投喂、市场竞对分析和技术策略微调,还对比快排与白帽GEO服务商,强调合规操作。
蚂蚁专用模型超越o3!仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告,其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型,靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。
独白:OpenAI前员工的深度反思
OpenAI前员工在博客分享工作体验,从文化、技术等多维度剖析公司。指出极速扩张面临挑战,文化独特,技术上用Python单体代码库、依赖Azure,还详述Codex项目诞生,认为AGI竞赛在OpenAI等三家展开。