「与爱为舞」共找到 9370 篇相关文章
告别功能内卷,产业AI需要一记“ACE球” | 甲子光年
文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战,投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式,提出‘ACE’方法论,以行业大模型和实战经验助力落地,成果初显,有望推动AI to B行业变革。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展,以Deepseek为例;介绍百川在医疗推理实践,模型达三甲主治水平;还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
从 0 到 1 做一款 AI 产品:技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定?
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验,涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本,从 PLG 转向 SLG 等,为小团队创业者提供实用借鉴。
PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数,随时可用
文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions,它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式,补全开源版缺失的管理后台,让企业能兼顾功能与控制力,还提及数据库原生多模态智能检索方案。
生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?
文章围绕生成式推荐展开,介绍其概念,探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例,分析收益与开销,指出不同团队应用情况,认为它或带来架构革新,也提醒勿盲目跟风。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
Qwen3新成员:Embedding系列模型登场!
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型,专为文本表征等任务设计,继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越,已在多平台开源,有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
全日程公布|谷歌Veo 3惊艳发布后,这场CVPR分享会值得每个AI人「听个声」
谷歌在 I/O 2025 大会发布 AI 视频生成模型 Veo 3,实现音画同步。为让从业者了解 AI 新成果与趋势,机器之心 6 月 8 日将举办「CVPR 2025 论文分享会」,公布全日程、嘉宾及主题,还会直播。
AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。
OpenAI解密大模型失控:它不是变坏,而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge,解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令,给出系统>开发者>用户>工具的指令层级结构,设计数据集训练模型遵循高信任等级指令,提升安全可控性与抵御提示词注入能力。