「悟界系列大模型」共找到 7918 篇相关文章
对谈 Skyris 张宇诺：AI 陪伴机器人会飞，理所应当 | 00 后创业者系列
这是对 00 后创业者张宇诺的访谈，他介绍了 Skyris 会飞陪伴机器人的设计灵感、特点及优势，还谈及创业经历、对陪伴的理解，以及产品研发难题、规划等，最后提到 GAIR 2025 大会将邀 00 后 AI 创业者分享。
翻译界的ChatGPT时刻！Meta发布新模型，几段示例学会冷门新语言
Meta人工智能研究团队发布Omnilingual ASR系统，能识别1600多种语言，可通过少量示例快速学会新语言。它以开源与社区共创为核心，打破语言技术不平等，让更多语言登上AI舞台。
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
Chimer AI 黄祯：自然而然地干了离经叛道的事 | 00 后创业者系列
本文是对 00 后创业者黄祯的访谈。他大学休学创业，先尝试珠宝等行业，后聚焦服装产业。起初做 SaaS 工具，因国内市场不佳转向 Agent 与 SaaS 结合，还获吴世春融资，分享了创业经历、思路及产品特点。