「参数化知识注入」共找到 1267 篇相关文章
详细介绍!RAG 和 GraphRAG:了解何时(When)、如何(How)使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术,前者通过向量搜索检索上下文,但无法体现数据关系;后者用知识图谱提升检索效果,亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点,建议结合使用。
Meta开源Muse Glimmer,30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数,能跑在Mac或PC上,多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理,接受文本与图像交错输入,用途广泛。
本地运行、支持视觉与工具调用:Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计,能在消费级硬件运行,经多项优化,在基准评估中表现出色,还支持多种框架。
穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。
《动手写AI Agent》权限与安全:让 Agent 不敢乱来
文章指出LLM不理解操作后果,不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计,采用Deny→Ask→Allow三层过滤;给出权限规则结构,用glob模式匹配工具参数;还解释用glob而非正则的原因。
2.1K Star!这个 Claude Skills 技能库,给 AI 编程助手装上了 66 颗专家大脑!
GitHub上的开源项目claude - skills迅速走红,斩获2.1K Star。它是全能技能注入包,内置66种专业技能,覆盖12个领域,有300多份深度参考文档,具备上下文感知能力,还整合9套工作流,安装方式多样。
OpenAI偷袭,谷歌掀桌!2026开年第一场AI大战太精彩
OpenAI悄悄上线ChatGPT Translate挑战谷歌翻译,该工具支持超50种语言,有翻译后「二次加工」能力,但功能尚不完善。谷歌则高调开源TranslateGemma模型,支持55种语言,效率惊人,12B参数超越27B基线。
小模型代替顶级闭源:微软用4B小助理,砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案,用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务,采用SFT和RL策略打造子智能体,经测试效果良好,节省Token消耗。
告别直接生成,文生图进入Agent时代:港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’,遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher,让图像生成模型像Agent一样搜索等,数据、模型和代码均已开源,实验显示它提升了生图准确性和质量。
智谱GLM-OCR,0.9B开源即巅峰,复杂文档精准解析
智谱发布并开源GLM - OCR,以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题,具备视觉编码与语言解码协作架构,还可端侧与高并发部署,成本低,推动文档智能化处理升级。