「单向量embedding范式」共找到 1109 篇相关文章
美团王兴，中国具身智能第一投资人
美团王兴是具身智能融资大潮中低调又凶猛的棋手。2025年7月，美团已出手2家具身智能公司，2023年至今旗下基金出手8次，投7家相关公司。王兴以投资人角色成中国具身智能机器人投资第一人。
数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
数据库厂商入局AI又有新思路，OceanBase选择“卖铲子”
国产数据库厂商 OceanBase 入局 AI 有新思路，近期动作频频。其云数据库业务 OB Cloud 实现 AI 能力开发部署并与多平台集成，已在多行业落地。副总裁尹博学谈其 AI 战略逻辑、面临挑战及未来趋势等。
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
对话涌生智能杨梦：AI for Bio的下一场竞争，是把实验闭环验证真正做出来
随着科技巨头进入生命科学领域，AI for Bio竞争升级，焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果，为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦，探讨相关技术路径、产业思考等。