「多智能体技术」共找到 8175 篇相关文章
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
字节开源多模态复杂文档解析模型！Dolphin：页面与元素并行解析，精准解析复杂文档！
多模态AI与文档解析兴起，传统OCR解析复杂文档常出错。字节跳动开源多模态模型Dolphin，通过两阶段机制精准解析，有多种功能，安装使用友好，适用于多场景，降低了复杂文档解析门槛。
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」，双轨评估体系，关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名，提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题，关注AI真实场景效用。
印度国家级大模型上线两天仅 300 余次下载，投资人直呼“尴尬”：韩国大学生模型都有20万！
印度 Sarvam AI 发布国家级模型 Sarvam - M，虽被赞为本土 AI 突破，支持 10 种本地语言，但上线两天仅 334 次下载，投资人批其成绩尴尬，还与韩国大学生模型对比，引发社区争论。
全球最强编码模型 Claude 4 震撼发布：自主编码7小时、给出一句指令30秒内搞定任务，丝滑无Bug
Anthropic 首届开发者大会发布 Claude 4 系列，含 Opus 4 和 Sonnet 4 两型号，编码、推理能力强。Opus 4 处理长任务出色，是最佳编码模型；Sonnet 4 经济高效，被 GitHub 等采用。Claude Code 工具也正式发布。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。