搜索：生成式基础模型

「生成式基础模型」共找到 8994 篇相关文章

RAG新王：AccurateRAG屠榜SOTA

大模型记不住私有或实时信息，RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案，有 4 个模块化组件，在 6 个数据集上刷新 SOTA，解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。

Nano banana正火爆全球，谷歌推出官方提示词指南。文中展示其强大效果，如人物合照、生成动画视频、换脸等，还总结其5大核心功能，给出6类提示词及代码示例。

新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。

Nano Banana 出图有分辨率低和比例不可控问题。作者发现用垫图方式可控制其生图比例，已生成图片也适用，还给出操作方法、提示词，介绍不同平台效果及案例图下载方式。

蚂蚁数科AIoT团队论文提出主动式可信视频取证系统RollingEvidence，利用相机卷帘门效应嵌入物理水印，结合AI与概率模型验证，抵御伪造篡改，在检测准确率和防护能力上优于传统技术。

据《彭博社》报道，Meta 将重组超级智能实验室及相关 AI 部门为四个新部门，某些高管预计离职。Meta 此前大力挖角，此次或从依赖内部开发转向集成第三方模型，扎克伯格强调对超级智能的推动。

Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈，提出创业应解决问题而非融资，合成数据被高估，高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向，人类反馈永不过时，数据质量是AI发展首要瓶颈。

文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。

文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大，但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多，如将其当精神导师、用AI替代人际互动等，还揭露产业背后廉价劳工，强调要认清AI本质。

介绍Google的实验性应用`Google AI Edge Gallery`，它将生成式AI模型嵌入手机，支持Android和iOS，可离线运行，有多种实用功能，在Github获9.1K star，虽处Alpha阶段但潜力大。