「混合注意力机制」共找到 1183 篇相关文章
静态技能已死:cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题,Cognee作为开源知识引擎,将skills视为活的系统组件,通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化,还介绍了相关应用及社区反应。
ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。
龙虾社交上线40天被Facebook收购!俩文科创始人加入超级智能实验室
刚上线40天的AI Agent社交网站Moltbook被Meta收购,两位文科创始人将加入Meta超级智能实验室。Moltbook因人类冒充AI的假帖子爆火,但安全漏洞明显。Meta看中其让AI智能体在线连接的能力,或优先修复安全问题。
Skills:从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景,指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡,在Agent研发中价值凸显,还给出使用场景判断维度与发展方向。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。
R1一周年,DeepSeek Model 1悄然现身
2025年1月20日,DeepSeek发布DeepSeek - R1开启新开源LLM时代,其在Hugging Face获赞最多。一年后,DeepSeek新模型Model1在GitHub现身,经Gemini分析或为DeepSeek - V4,还给出相关技术细节。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego,解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调(SFT)的软件工程代码智能体SWE-Lego,无需复杂RL流程,在SWE-bench Verified基准中表现出色,项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
AI Coding 长文分享:如何真正把工具用起来,从原理到实践
本文系统分享高效使用AI编程工具的方法,涵盖底层机制、提升对话质量的方式、实际应用场景,还推荐结合AI的编码最佳实践,旨在助开发者用好AI工具。
最新最完整的Agent Memory综述!
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布,对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质,提出构建下一代强人工智能的蓝图。