「结构化信息提取」共找到 1170 篇相关文章
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
AI for Science开年新突破：中科大实现多尺度结构逆向设计128倍加速，登上Nature子刊
中国科学技术大学联合多所院校，在多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得突破，成果发表于Nature Communications。研究解决核心瓶颈，提供新范式，在多方面展现优势与潜力。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
让64张卡像一张卡！浪潮信息发布新一代AI超节点，支持四大国产开源模型同时运行
浪潮信息发布新一代AI超节点“元脑SD200”，可让64张卡像一张卡。它支持四大国产开源模型同时运行，实现算力聚合突破，通过软硬协同优化提升推理性能，采用开放架构推动“智能平权”。
AMM｜西工大 董戴玮、索玮、寇家庆、张伟伟：PINN-MG——受多重网格启发的迭代法与物理信息神经网络混合求解框架
西北工业大学团队提出PINN - MG框架，结合迭代法与物理信息神经网络。迭代法消除局部高频振荡误差，PINNs校正全局低频误差，在多方程测试中加速效果显著，还克服不定亥姆霍兹方程求解发散问题。
EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法
在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。
默认联网搜索开启，DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？
作者白杨SEO分享AI搜索优化，提到部分AI大模型默认开启联网搜索，利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比，助于做好AI搜索优化。
以前写书比看书慢，现在看书比写书慢——AI时代最被低估的变局
AI时代信息生产速度超消费速度，这是文明范式转移。过去知识稀缺，现在过剩，多数人应对信息爆炸的方法有误。应从消费信息转为使用信息，这还会重塑教育、社交与社会分层。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
被扔掉的废羊毛，正在被科学家用来修复人体骨骼
伦敦国王学院谢里夫·埃尔沙卡维博士团队从废羊毛提取角蛋白制成仿生膜，助大鼠修复颅骨损伤，挑战胶原蛋白膜。角蛋白膜操作性好，引导生成新骨结构更致密，还具成本与可持续性优势。