「提示词要素」共找到 572 篇相关文章
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
华为昇腾推理对决:开源vLLM vs 官方MindIE,数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理,对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型,分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势,还强调构建国产AI推理生态需多要素,鼓励开源协作。
AI编程到底有没有护城河?RL+Agent重塑代码世界!
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家,分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题,介绍AI编程体验进化要素,还聊了cursor 1.0更新,最后指出AI编程工具发展趋势。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin,告别繁琐的文档处理,上线狂揽1k星,真是绝了!
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin,采用两阶段分析 - 解析范式,有异构锚点提示等功能,适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器,训练集超3000万个样本,安装推理简单,比同类更具竞争力。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
智源悟界·RoboBrain Orca:多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告,探索让模型学习世界表征,从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习,经实验验证有效,虽处早期阶段,但提出值得扩展的方向。
全球排名前三,复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来,Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE),可实现 Harness 自动优化。实验中,AHE 让 GPT - 5.4 分数提升,适配 GPT - 5.5 后排名全球第三,且有良好泛化能力。
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。
算力极限下,OpenAI 急着做什么?
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。
The Batch: 938 | Gemini 的音乐生成器
Google将音乐生成器Lyria 3加入Gemini和YouTube,它接收文本或图像生成30秒音频,支持多语言歌词。在质量和遵循提示上优于前身,采取版权保护措施,对特定用户免费或提供高额度使用。