「复杂决策」共找到 1234 篇相关文章
StarRocks MCP Server 开源发布:为 AI 应用提供强大分析中枢
过去,开发者让大模型用数据库查询数据需开发插件等,费时费力且难复用。StarRocks MCP Server 提供通用接口,让 LLM 标准化访问 StarRocks,执行 SQL 查询。MCP 规范模型与上下文交互,其核心组件分工明确。
《航空学报》综述 | 飞行器结构动载荷特征、测量及识别技术
东南大学费庆国教授等发表综述,系统梳理飞行器结构动载荷从特征认知、响应测量到载荷识别的技术进展,分析典型位置载荷特征,总结测量技术,回顾识别方法,探讨挑战与未来趋势。
物理-数据双驱动的大迎角非定常气动力建模 | 航空学报CJA
现代飞行器大迎角机动时,气动力复杂,现有建模方法面临两难。论文提出DEM - LSTM混合框架,结合专家经验与数据驱动,解决小样本、强非线性挑战,经算例验证性能优势明显。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流,不依赖复杂RAG架构,用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注,有人认为它“杀死了”RAG,技术社区和企业反响热烈,预示新的产品方向。
AI搜索优化(GEO):从“被看见”到“被选中”的7个真相!【必看】
白杨SEO分享AI搜索优化(GEO)从“被看见”到“被选中”的7个真相,含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。
Claude Code 省 Token 指南:慎用 1M 上下文,不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题,分析配额消耗快的原因,介绍提示缓存机制,给出省钱策略、操作规则,还提及委派工作及澄清误解,强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
告别人工干预!KDD Cup 2026 Data Agents 赛道:定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道,由香港科技大学(广州)和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预,具备自主任务分解等能力,还推出 DataAgent - Bench 测试平台,有丰厚奖励,公布关键时间节点。
视频生成不再「断片」:OneStory给模型装上「选择性记忆」,跨镜头讲故事人物场景始终如一丨CVPR'26
多镜头视频生成挑战大,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制,可生成连贯长视频,在复杂叙事中保持一致。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成,厘清细节,探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题,提出统一设计框架,对代表性模型进行组件级分析,定位关键误差来源,提出ESC变体,在ImageNet 256×256上取得优异成果。