「跨语言混合」共找到 1570 篇相关文章
为什么你的 AI Agent 总是用不起来？答案在 Skills
文章围绕AI Agent的Skills展开，介绍其范式价值，如从“单一智能”到“模块化智能”；还提及知识沉淀、跨平台能力迁移等作用，以及对人机关系、人力市场与劳动结构的影响。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述，入选ACL 2025主会
香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收，这是该领域首个全面系统综述，指明语音 AI 未来方向，还剖析技术架构、训练策略等。
1w颗星！本地化视频翻译配音工具！
KrillinAI是多功能音视频本地化与增强方案，面向人类用户和AI Agent。它功能全，覆盖视频处理完整链路；特点多，支持CLI调用等；还兼容多种语音识别、大语言模型和TTS服务，可Docker部署。
你花80%精力调的AI，效果被 PDF 解析卡死了
做RAG时，花80%精力优化embedding和检索，效果上限却被PDF解析卡死。OpenDataLoader PDF靠不同架构在基准测试获第一，采用混合架构，还做了三件其他解析器不做的事，思路值得学习。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
刚刚，Anthropic新作：大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间（J - space），用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理，还可暴露其未说出口的意图，为 AI 安全审计提供新途径。
重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
文章围绕Skill开发展开，介绍其定义、安装使用、创建、管理等内容，指出Skill替代重复任务，无法替代体验和判断。还分析Skill生态早期痛点，如跨平台一致性等，并推荐一站式Skill开发助手skill - dev - aio。