「搜索引擎优化」共找到 1854 篇相关文章
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
Deep Search 如何理解业务仓库代码？
文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。
智源新出OmniGen2开源神器，一键解锁AI绘图「哆啦 A 梦」任意门
2024年9月智源研究院发布统一图像生成模型OmniGen，获社区好评。近期OmniGen升级为OmniGen2，增强多方面能力且全面开源。它采用新架构与策略，有反思机制，玩法丰富，还推出新基准优化部署。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。
官方文档翻译：Nano Banana Pro 终极开发指南
本文是 Nano Banana Pro 开发指南，介绍其通过‘思考能力’、实时搜索和 4K 画质构建应用。涵盖在 Google AI Studio 试玩、环境搭建等内容，还给出使用最佳实践与提示词技巧。
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
BellSoft 发布 Java 加固镜像
BellSoft 在 KubeCon 2025 大会发布新的“加固镜像”产品，集 Java 运行时优化、操作系统加固与主动 CVE 修复于一体，可减少已知漏洞、降低资源消耗，还提供 SBOM 满足合规需求。
单卡跑出集群效率！Hugging Face TRL 与 RapidFire AI 的超并行革命
Hugging Face宣布其核心微调库TRL集成RapidFire AI，重构大模型后训练阶段工作流。RapidFire引入超并行实验引擎，提升实验验证速度，解决算力受限团队的调参难题，带来效能质变。