「类LLM机制」共找到 1976 篇相关文章
微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。
AI 行业最被低估的武器,是审美
AI竞赛激烈但产品趋同,品牌价值愈发重要。文章从品牌视角切入,阐述AI产品美学的三点基础洞察,梳理14个视觉标识趋势,还将品牌归为五类原型,强调品牌建设的重要性。
社区供稿 | VibeVoice实现90分钟、多角色播客生成,拓展语音合成新边界
微软亚洲研究院提出全新语音生成模型 VibeVoice,采用 next - token diffusion 机制,能将文字脚本转为最长 90 分钟、最多 4 人对话的高质量播客音频,在多方面有显著优势,未来潜力大。
告别单Agent,AI Agent进入团战时代!
上周CAMEL - AI开源Eigent,号称“全球首个桌面端多智能体生产力团队”,后脚Manus上线功能相似的“Wide Research”。本文分享Eigent内核,介绍其特色、与Manus对比,还深挖技术架构、MCP及容错机制。
用户太蠢不配用 Fable?被Anthropic的回应气笑了:最贵的模型,最憋屈的体验
Anthropic推出Fable 5,有限时优惠但价格贵,新回退机制引争议,很多请求被降级。其曾强调安全,却用隐蔽方式编码用户信息,引发开发者不满,与OpenAI竞争也面临挑战。
不安全指令,一拒了之?TRIAD用三路决策:修复AI智能体的危险计划
墨尔本大学团队开源TRIAD框架,将传统二元护栏决策扩展为继续、更新、拒绝三类。通过自然语言反馈引导Agent修正计划,在ASB和AgentHarm评测中,显著降低攻击成功率,提升正常任务完成率。
X平台如何决定你看到什么?马斯克刚刚开源了X推荐引擎
马斯克开源X平台推荐算法,消除人工干预特征,靠Grok模型理解用户行为。系统由编排、存储和机器学习层协同,经复杂机制精准推送信息,还构建后置过滤体系保证内容质量。
冲上 GitHub 热榜,这个智能问数开源项目火了!
数据使用麻烦,存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术,能用大白话查询数据库,将问题转成SQL执行并可视化呈现结果,功能实用,部署简单,降低了数据分析门槛。
Agent记忆系统:6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代,记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾,作者提出全面AI记忆研究框架,对记忆表示分类,引入六种基本记忆操作,并映射到多方面,还阐述各部分具体方法。
Karpathy头疼的“AI游戏困境”,被这款15分钟出包的国产神器破解了
8月初Andrej Karpathy指出通用AI做游戏时,LLM无法高效审查工作的弱点。而国产平台Spellcaster能先解析自然语言确定游戏设计,15分钟出包,还内置测试员验证,团队想工程化落地新方向。