「概念感知微调」共找到 927 篇相关文章
让RAG告别断章取义,HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分,腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA,HiChunk用微调LLM建多级语义树,配Auto - Merge算法,实验效果佳。
从上下文工程到 AI Memory,本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学,探讨从上下文工程到AI Memory,指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法,对比人类与AI记忆异同,还通过与胡塞尔对话,思考AI意识等哲学问题。
斑马智行,开启汽车主动智能时代|甲子光年
2025年WAIC上,斑马智行联合通义及高通,首发行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案。该方案让智能座舱从“被动响应”到“主动感知”,还打通产业链,实现多方面适配。
强化学习也遇到了“天花板”?Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习(RL)价值,指出其比监督微调更具扩展性,但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法,还面临泛化等挑战。
通用Agent长啥样
视频探讨大厂做基于命令行编程工具的原因,介绍命令行Agent,剖析其等于庞大工具生态、经典Unix组合哲学与现代AI调度能力,指出通用Agent骨架由AI大脑、命令行身躯和MCP感官构成。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习(CRL)进行全面考察,关注其核心概念、挑战和方法,提出新的分类体系,从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类,并分别介绍各类方法特点。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
火山引擎AI开发「全家桶」大升级,Agent再也没有门槛。
火山引擎Force原动力大会后,其AI开发“全家桶”升级。会上展示多个开源项目,如DeerFlow、veRL、UI - TARS。还提出AI云原生概念,另有MCP、PromptPilot等产品,助力开发者降本增效。
没想到,最Open的开源新模型,来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1,它是中等规模的 MoE 模型,在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大,还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
Memvid:把你的文档库变成一个小巧的视频,还能瞬间搜出你想要的!
传统向量数据库因高成本和复杂运维让开发者却步。开源项目Memvid将文本数据存入视频文件,能高效检索,解决存储冗余、检索延迟和网络依赖问题,使用简单,虽处概念原型阶段但值得尝试。