「深度研究系统」共找到 3871 篇相关文章
小模型,大能量!200美金的GPT Pro竟然输给了它?
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite,它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事,速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色,核心突破在于主动图像操作与深度推理。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征,现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制,实现性能与效率提升,在实验中表现优异。
每2秒吃透一道高数大题!华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程,通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环,从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破,实现大模型高效训练。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
清华唐杰新作:大模型能打掼蛋吗?
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异,如GPT - 4o综合佳,GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
12毫秒暴露自动驾驶致命缺陷,北航新研究实现场景感知的动态物理对抗攻击|TPAMI2025
近日部分L3级自动驾驶车型获批上路,但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架,实现场景感知的动态物理对抗攻击,解决多维度挑战,在多场景表现优异,被TPAMI2025录用。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读,详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案,包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等,并给出了评测结果。
攻克AI过度思考难题!美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题,提出可验证的过程奖励机制(VSRM)。它结合可验证奖励与步骤级奖励,为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。