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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。
让AI看懂科研图表:深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集,含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题,经严格筛选成型,涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度,基于此训练的模型表现优异。
一封邮件拿下Shopify CEO:Firecrawl的1450万美元和v2十倍速度提升
Firecrawl发布v2版本,有10倍速度提升、语义爬取等核心升级,开发者体验也全面升级。同时完成1450万美元A轮融资,是靠直球式沟通拉到Shopify CEO投资。后续打算扩招团队,专注产品体验突围。
RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。
开源黑科技!向量数据库,居然要被 MP4 给干掉了!
GitHub开源项目Memvid,能用MP4视频文件替代昂贵的向量数据库,检索达亚秒级。它把文本编码成视频,用配套JSON索引记录位置,结合sentence-transformers和FAISS实现语义搜索,存储和检索性能出色。
DeepSeek R1 的小更新,却大有深意?
5月28日,DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级,API接口和使用方式不变,但未公布具体更新内容。从用户反馈看,语义理解、逻辑推理等能力提升,实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
“数据比模型重要”成了共识,接下来拼什么?
本文为数势科技创始人黎科峰记录上海闭门行业圆桌内容,不同领域从业者一致认为,大模型已非企业AI胜负手,数据与语义层才是核心瓶颈,共识形成后行业进入深度竞争阶段。
更长的推理链反而导致更多幻觉,MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够?摘要
近日,斯坦福等校学者发现,更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差,还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡,是幻觉频发的主因。
锁死一致性!Vidu Q2「参考生」可算来了,新功能强到离谱,APP全面进化
生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线,APP端全面改版。新上线「视频延长」功能,最长扩展5分钟,还在一致性、速度、成本等方面优化,在镜头语言、语义理解等表现出色,APP社交体验好。