「图论难题」共找到 433 篇相关文章
别死磕百万上下文了！Neo4j CEO 详解知识图谱：如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子？
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
刚刚，GPT-5 横扫编程奥林匹克，5 小时打穿 12 题！人类最强队伍只能做出11道
2025年国际大学编程竞赛世界总决赛（ICPC）上，GPT - 5和OpenAI实验推理模型5小时解完12道题，超越人类最强队伍。Google DeepMind的Gemini 2.5 Deep Think获10/12。此成绩展示推理系统惊人进步。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
换题还是第一！DM0.5横扫RoboColiseum四榜
本文报道原力灵机DM0.5在智元机器人发起的RoboColiseum具身模型评测中拿下四个单项第一，这已是该模型连续拿下六套不同类型公开评测的榜首，攻破了传统具身模型换题掉分的痛点，目前已开源落地产业场景。
开源SOTA！商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1，用NEO - unify架构让像素和文字自由协作，多项指标达开源SOTA，适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务，虽有局限，但后续优化值得期待。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测，设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题，与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试，分享实际项目使用体验，给出客观评测。
Open AI 新模型在 IMO 2025 上获得金牌！
OpenAI新模型在2025年国际数学奥林匹克（IMO）中达金牌水平，测试时不借助工具、不连互联网，且不太可能存在数据污染。该模型解决6题中的5题，非GPT - 5，近期也不发布。
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。