「LLM框架」共找到 2428 篇相关文章
DeepSeek、GPT、Qwen,所有大模型架构图都有,Karpathy:宝藏画廊!
大模型赛道热闹,架构创新多,理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构,整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」,方便研究者查阅对比。
真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。
轻量高效,即插即用:Video-RAG为长视频理解带来新范式
现有视觉语言模型处理长视频面临诸多难题,厦门大学等联合提出轻量高效、无需微调的 Video-RAG 框架,采用多模态辅助文本检索增强生成,解决长视频理解问题,适用于多场景。
Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看,揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别,还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
不用跟AI客气了!新研究:语气越粗鲁回答正确率越高
宾夕法尼亚州立大学研究《Mind Your Tone》显示,与AI交流时说话越粗鲁,LLM回答越准。测试发现,对GPT - 4o特别客气时正确率80.8%,粗鲁时升至84.8%,但老模型不适用。
34k star!开源多层级自主协作AI Agent,超10万开发者认证
CrewAI是超34000颗星的开源AI Agent框架,曾获Github每日增长趋势第一。基于Python,核心架构由CrewAI Crews和CrewAI Flows组成,设计灵感源于人类协作,已有超10万开发者认证。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力,性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大,但扩展到多模态大语言模型遇阻力,如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架,经测试,ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
继MCP、A2A协议之后,又一个Agent协议AG-UI来了
AI Agent交互协议不断演进,在MCP、A2A协议后,copilotkit发起AG - UI项目,构建开放、轻量级、基于事件的Agent - 用户交互标准化协议,侧重前端交互,已获部分框架兼容。
用3D几何先验驱动视频扩散,实现更一致的世界生成
视频扩散模型生成新视角视频时,现有方法缺显式3D结构。智象未来提出DreamWorld,用3D先验与两阶段框架,结合结构和生成能力,在多基准测试表现领先。
狂揽17.1K Star!!开源逆向工程神器,Rizin引擎驱动、跨平台调试反编译、图形化操作,爽翻了!
在信息安全等领域,传统逆向工具价格贵或操作复杂。开源君分享免费开源逆向工程神器Cutter,由Rizin框架驱动,有强大功能与现代化界面,在GitHub获17.1K Star。