「结构调整」共找到 722 篇相关文章
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
网友兴奋了，重庆造了座“任意门”，3D元宇宙穿梭！
9月6日，重庆举办的2025世界智能产业博览会上，“梦界空间”作为“百项全球首发”项目发布。该3D+AIGC元宇宙项目由重庆广电、璧山区政府与元境联合推出，以可落地形态呈现，构建起庞大生态。
扎克伯格3亿美元都挖不动的人：OpenAI十名员工拒绝天价挖角
据《华尔街日报》报道，Meta扎克伯格为组建AI实验室，砸3亿美元挖角OpenAI员工，还收购Scale AI股份。OpenAI高层不满，员工多数坚守。此外，Windsurf收购剧情反转。这场人才战重塑科技行业规则。
OpenAI 高管凌晨发飙：「有人闯进我们家偷东西了！」
Meta CEO扎克伯格从OpenAI挖走四名高级研究人员，OpenAI首席研究官Mark Chen凌晨发飙，称像有人闯进家偷东西。Meta以1亿美元签约奖金挖角，OpenAI积极应对，还反思公司方向。
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。
SIGGRAPH 2025 | CLR-Wire：曲线框可生成？可交互？深大VCC带你见证魔法
深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法，将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间，解决传统难题，能实现高效生成与平滑插值，相关代码已开源，在多领域有应用前景。
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。
规模化破局：中国无人驾驶全球突围｜甲子光年
在全球新能源与智能交通变革中，中国无人驾驶企业改写竞争逻辑。百度旗下萝卜快跑凭借12年研发，跨越‘用户规模断层’鸿沟，以‘倍速出海’策略在全球出行革命中争夺主动权，其出海模式与技术能力值得关注。
激流：中国科技投资的势能与锚点｜甲子引力X
2026年中国科技投资市场有结构性变化，一级市场资金重启、结构分化，AI和具身智能投资热；二级市场IPO回暖、退出重估。8月甲子光年将办投资大会，还会发布投资榜。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。