「函数向量」共找到 200 篇相关文章
刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上,pgvector 能力进一步增强,引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战,阐述 RaBitQ 原理、优势,给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。
Karpathy点透AI认知撕裂:顶级圈子正集体患上AI狂热症
人们对AI能力认知差距大,部分人用旧版模型评判AI,而前沿模型进步多在专业领域。付费深度使用前沿模型的人有强烈AI狂热症,技术领域进展得益于奖励函数和企业级应用价值。
谷歌:Embedding检索存在根本理论局限,Sparse、Graph才是未来?
近年来稠密向量检索广泛应用,社区认为embedding能‘包打一切’,但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源,还给出替代方案。
谷歌AGI底座降临!首个原生全模态嵌入模型上线,已实现全模态SOTA
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2,将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间,实现跨模态检索,降低架构成本,赋予 AI 连贯「记忆」,是重塑 AI 基建的里程碑。
OpenAI 开源模型泄露:六大技术细节
OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露,包含两款模型,1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型,专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。
AI编程里程碑!谷歌AI自己写代码惊呆工程师,GPU内核算法反超人类21%
谷歌AlphaEvolve的开源实现OpenEvolve自学写代码,在苹果芯片上进化出比人类快21%的GPU核函数。它自主发现多项优化策略,经多维度测试,性能显著提升,开启「AI为AI编程」新时代。
Turso:用 Rust 重写 SQLite,让数据库跑在每一个边缘节点
Turso用Rust重写SQLite内核,解决其单写者限制和缺乏网络同步能力的短板。它有嵌入式副本、边缘同步和向量搜索等特性,适用于AI Agent、多租户SaaS等场景,与竞品相比优势独特。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
沉默的进化:LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作?
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架,让智能体直接交换“思维向量”,实现“机器心灵感应”,在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。