「动态知识图谱」共找到 864 篇相关文章
AI 产品定价指南:按量定价的卡点到底是什么?
本文编译 a16z 与 Scott Woody 访谈,探讨 AI 改变软件定价逻辑及企业应对策略,还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点,指出按量定价的难点、适用模式及企业转型要点等。
从诡异视频到假论文,AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行,如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等,背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是,AI生成的低质量论文渗透到学术领域,危害知识纯粹性和科研公正性。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
刚刚,DeepMind开源全栈「Deep Research」项目,AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目,能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果,以流式传输提供带引用答案,前后端结合,还介绍了特性、原理、技术栈等。
小米玄戒O1,五个争议问题与解释
文章围绕小米玄戒O1提出五个争议问题并解释。涉及是否为国产、自研芯片,手机SoC研发难点、小米做SoC原因及玄戒O1是否成功,还结合苹果、高通等案例阐述芯片产业分工等知识。
Transformer | 一文带你了解Embedding(从传统嵌入方法到大模型Embedding)
文章介绍Embedding基础知识,从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术,如TF - IDF、word2vec、BERT等,还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元!
大型推理模型有推理能力,但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告,集成探索器,有自主策略和训练工具,实验显示性能强,还指明未来探索方向。
强化学习大本营新作:如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架,解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念,将知识整合写成优化问题,再受人类学习机制启发设计FAME,实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
告别「边画边说」:LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力,香港科技大学团队提出LatentMorph框架,将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中,实验显示其显著提升基座模型性能,削减推理延时与Token消耗,实现人机认知对齐。