「分层策略结构」共找到 1485 篇相关文章
提示词工程、RAG之后，LangChain：上下文工程开始火了！
AI时代，上下文工程正兴起。它是构建动态系统，为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比提示词更重要，正成AI工程师重要技能。
1万4颗星！机械臂可以接大模型了！面向真实世界机器人的尖端人工智能LeRobot
LeRobot 为 PyTorch 中真实世界机器人提供模型、数据集和工具，降低入门门槛。包含尖端方法，已提供预训练模型等，未来将增加真实机器人支持，文中还介绍其安装、使用等内容。
SIGGRAPH 2025 | CLR-Wire：曲线框可生成？可交互？深大VCC带你见证魔法
深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法，将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间，解决传统难题，能实现高效生成与平滑插值，相关代码已开源，在多领域有应用前景。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
激流：中国科技投资的势能与锚点｜甲子引力X
2026年中国科技投资市场有结构性变化，一级市场资金重启、结构分化，AI和具身智能投资热；二级市场IPO回暖、退出重估。8月甲子光年将办投资大会，还会发布投资榜。
99分=0分！用《孙子兵法》《隆中对》做物理 AI，吴甘沙十年拿下全球机场 91% 份额
吴甘沙在演讲中分享驭势科技创业十年心得，用《孙子兵法》《隆中对》构建竞争策略，指出自动驾驶达99分易，最后1%难，是创业公司护城河。还介绍了市场选择、技术路线、商业模式等内容。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。