「缓解策略」共找到 979 篇相关文章
10人创业团干翻行业“潜规则”!全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”,谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中,谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件,一个API对接所有模型,提倡“去中心化”,让用户付费,还在工程、安全等多方面优化,吸引开发者付费。
IJCAI 2026每篇投稿收100美元,学术圈却评价颇高
当下AI学术会议投稿评审体系受大模型冲击,投稿和低质量评审激增。IJCAI 2026将采取新投稿模式,每篇投稿收100美元,主论文豁免,费用支持审稿人,学者对此多持积极态度。
LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理,用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统,代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议,架构篇剖析内部机制,最后提及 Agent 化拓展功能。
小米打通智驾和具身大模型,然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied,基于MiMo - VL架构,采用四阶段训练策略,打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟,在29个Benchmark上超现有模型。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。
OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版,包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容,还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
Adobe 新研究:不用再「喂」训练数据,VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」,借鉴 AlphaGo 自迭代方式,设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练,不依赖标注数据,在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
《“人工智能+”行动意见》深度解读:从人口红利到智能红利,中国经济社会变革新引擎
《“人工智能+”行动意见》是全面重塑中国经济、社会与治理体系的国家战略。它以应用促创新,定位AI为新质生产力关键引擎,涉及多领域变革,还采取不对称竞争策略,应对国际博弈。