「多语言翻译」共找到 4848 篇相关文章
具身智能迎来ImageNet时刻:RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日,RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’,为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准,推动具身智能发展,还提供远程测试服务等。
清华等发布UltraRAG 2.0,仅用50行代码解锁RAG高性能开发
大语言模型存在“知识截止”问题,RAG技术应运而生,成为大模型落地主流方案。但随着需求提升,其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0,仅50行代码实现同等功能,降低开发门槛,性能提升,还能落地多种场景。
长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。
Claude 最歧视的,是印度阿三
AI研究员Aran Komatsuzaki实验发现,Claude的tokenizer对非英语用户不友好,印地语用户消耗token是英语的3.24倍,带来高成本、高延迟等问题。不同模型对不同语言token处理有差异,市场份额影响token效率。
刚刚,Anthropic 宣布:Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》,在Claude神经网络里找到特殊区域J - space,它有独特性质,对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验,探讨其与意识关系,研究已开源。
多稿合并:从手动比稿到一键 Skill
AI 翻译或写作常生成多版本稿件,各有亮点但不完美。手动合并耗力,可让 AI 完成。还能将流程做成 Claude 的 Skill,介绍了两种创建方式及适用场景,给出多稿合并 Skill 示例。
NeurIPS 2025|CAKE:大模型驱动的贝叶斯优化新配方,让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学(深圳)等高校研究人员提出 CAKE 方法,被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数,构建自适应贝叶斯优化框架,在多领域实验中效果优,还具备可解释性。
「AI助手」真来了?谷歌牵头推进Agent支付协议AP2
近日谷歌宣布推出 Agent 支付协议 AP2,这是开放共享协议,为 Agent 和商家交易提供通用语言,解决授权、真实性、问责问题,还支持多种支付类型,已和 60 多个企业合作且在 GitHub 公开项目。
UniSteer用机械臂「拼豆」:让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)是机器人操作重要基础模型,但复杂任务成功率低,真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer,将人类纠正转换成噪声监督,在多任务测试中提升了成功率。
0.016%参数撬动18%性能:关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术,传统PEFT方法需修改大量参数,新兴ReFT虽只需调整少量参数,但存在不足。本文提出CRFT,仅用0.016%参数量就提升性能,为轻量化推理增强开辟新路径。