「集合和差问题」共找到 8750 篇相关文章
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
180亿深圳芯片黑马，华为猛下单
4月25日晚，云天励飞公告2024年营收超9亿，同比增81.3%，截至4月28日收盘市值超180亿。该公司以‘算法芯片化’为基础，在推理算力、行业赋能、消费级业务均有布局，还与华为等合作。
突发，美商务部叫停「AI扩散规则」藏杀机！英伟达市值再破3万亿
13日晚美商务部撤销《AI扩散规则》，该规则曾遭科技巨头和盟友反对。同时出台加强半导体出口管制新措施，精准打击中国AI发展。而英伟达因规则废止受益，市值再破3万亿。
AI重塑搜索：夸克“深度搜索”如何定义下一代信息入口｜甲子光年
大模型发展推动搜索产品革新，“搜索”变“深度搜索”。夸克升级AI超级框发布“深度搜索”，即将推出“深度搜索Pro”。其“深度搜索”情商高，“深度搜索Pro”免费、快速、专业，夸克正打造AI全能助手。
6个月估值翻倍！黄仁勋力荐的AI搜索公司欲开发浏览器取代谷歌Chrome
AI搜索引擎公司Perplexity接近完成5亿美元融资，估值达140亿美元。其搜索引擎产品出圈，获黄仁勋力荐。该公司欲开发AI浏览器Comet取代Chrome，不过面临谷歌等多方竞争。
Claude1.7万字系统提示词全网刷屏！Karpathy锐评：LLM训练缺乏关键范式
Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露，网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式，模拟人类经验积累，让LLM有‘记忆’功能，引发网友激烈讨论。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。