「语义向量化」共找到 995 篇相关文章
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
不拼GPU！中兴扔出AI超节点，把token价格打下来
在万亿级大模型时代，传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术，从系统级协同架构出发，通过六大维度创新，绕开单GPU芯片瓶颈，重构AI算力基础设施，推动行业向开放、融合发展。
定义RAG新基准？谷歌发布 Gemini Embedding 2：首个原生多模态嵌入模型，延迟骤降70%
谷歌昨夜推出首个基于 Gemini 架构的原生多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者公开预览。它可将多类型数据映射到统一嵌入空间，多项基测排名第一，还获早期合作伙伴高度评价。
编程超越 Gemini 3 Pro？GLM-5 性能实测对齐 Opus 4.6，智谱市值突破1700亿港元
临近春节，智谱AI发布最新旗舰大模型GLM-5，其代码和智能体能力表现出色，在多方面逼近Claude Opus 4.5，性能超Gemini 3 Pro。该模型已开源，依托国产芯片部署，不过受算力限制，将逐步向用户开放。
长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架，解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”，有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件，经测试表现良好，未来应用值得期待。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
DeepSeek 新模型曝光，即将发布
据彭博社消息，年初凭 R1 模型震动全球的 DeepSeek 正开发全新 AI Agent 模型，创始人推动团队在今年四季度发布。该模型能代表用户执行多步骤操作、基于过往行为学习改进，行业也在向 Agent 软件转型。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。