「动态结构化知识流」共找到 1313 篇相关文章

产品应用8

实测!DeepSeek V4-pro是第一个接近Claude开源模型,前Meta研究员震惊

DAIR.AI创始人、前Meta AI研究员Elvis用DeepSeek - V4 - Pro在Pi框架搭LLM知识库,该模型开箱即用,完成知识密集型多步研究任务表现出色,在开源模型里Agent编程和推理能力强,架构设计让推理快且成本低。

AI寒武纪
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腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果,Flash Attention作者点赞

腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数,却能和千亿级大模型竞争,获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’,依托高质量预训练和结构化后训练,多方面表现突出且已全面开源。

量子位
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我用“悟空”做了应聘和OPT Skills,预测上班和创业成功率丨龙虾OPT创业笔记

钉钉发布全球首个企业级 Agent 平台“悟空”,它是AI产品进入下一个时代的探索,能接入多平台真实数据,操作公司流程。通过开发者应聘、跨境电商、知识博主等场景案例,展现其能力,还能预测创业成功率,解决企业使用AI的安全痛点。

鲸选AI
新闻资讯7

对话「哈萨比斯传」作者:“他不喜欢奥特曼”

《哈萨比斯:谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈,探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼,追求知识科学,与奥特曼价值观不同,书中也谈及他成长、错误及面临的困境。

量子位
产品应用7

数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手

文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。

阿里云开发者
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一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)

文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。

机器学习AI算法工程
开源动态7

12K Star 的 claude-seo:免费 SEO 审计能替掉哪些付费工具

2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star,五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发,能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源,审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。

AI Reading Hub
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推特热议、AI 万亿美元新赛道,「上下文图谱」到底是什么?创业机会在哪?

文章围绕「上下文图谱」展开,探讨其定义、构建问题及创业机会。指出它是决策轨迹积累形成的结构,构建要解决双时钟等问题。大厂难以捕捉决策轨迹,初创公司有三条路可走,捕捉决策轨迹或成新万亿级平台。

Founder Park
算法论文8

RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了

本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。

机器之心
算法论文8

Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃

大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。

深度学习自然语言处理