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Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」,初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型,给出使用指南,如简单问题用4o,困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统,含保存记忆、聊天历史等,提升了用户体验。
Data Agent 落地挑战:忽略技术框架、语义能力和运营体系,投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手,落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出,90% 难点源于软件工程,统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点,投入或打水漂,掌握关键要素可提升数据智能化效率。
斩获3K+ star,再见传统开发!这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台,集成前沿模型,有聊天、绘画等全栈AI能力,具多模态交互和企业级部署支持,核心功能丰富,技术架构优,有实战成效,与同类有差异。
医疗AI质变时刻来临!国产医疗AI率先突破,临床诊疗能力问鼎全球
文章指出当前医疗AI真实能力与临床期待有落差,为此中国医生联合制定全球首个评估医疗AI临床适用性标准,完成对主流模型测评,中国企业打造的MedGPT夺冠,还推出‘未来医生’平台服务患者。
会解题不等于懂人心,腾讯混元提出Sentient Agent,提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’,但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架,用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大,未来需懂人心的AI。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。
清华刘知远团队:高质量LLM训练数据获取新方法!成本降90%,性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案,解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本,用fastText筛数据,筛出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还计划拓展到专业领域。
传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!
现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。
最新W4A4KV4全量化框架,单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架,通过系统 - 算法协同优化,实现全4比特推理性能突破,在多方面有技术亮点,实测性能碾压现有方案且已开源。