是一种创新的参数高效微调方法，由清华大学团队提出，旨在解决超大模型训练和调优中的资源消耗问题。与传统微调需要更新所有参数不同，PPT通过引入预训练的提示参数来引导模型适应下游任务，实现了在少量标注数据下的高效适配。🎯 核心动机：传统大模型全参数微调需要巨大计算资源和存储空间，而直接提示工程效果不稳定。PPT通过在预训练阶段学习通用的提示初始化，使模型能够快速适应各种下游任务。🚀 主要贡献提出了

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从数学角度，敏感性分析可以形式化地描述为：假设模型表示为，其中xᵢ是模型的第i个输入属性值。敏感性分析通过令每个属性在可能的取值范围内变动，研究和预测这些属性的变动对模型输出值y的影响程度。敏感性分析作为连接模型性能与可解释性的重要桥梁，在机器学习领域发挥着不可替代的作用🔗。理解复杂模型的决策机制识别关键影响因素评估模型稳健性指导模型优化提高模型透明度本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲

给定两个非零向量A和BABA⋅B∣A∣∣B∣∑i1nAiBi∑i1nAi2∑i1nBi2AB∣A∣∣B∣A⋅B​∑i1n​Ai2​​∑i1n​Bi2​​∑i1n​Ai​Bi​​A · B表示向量的点积‖A‖和‖B‖表示向量的欧几里得范数（模长）结果范围在[-1, 1]之间。

HotpotQA作为多跳问答研究的标杆数据集，通过其精心设计的多文档推理挑战和丰富标注，推动了问答系统从简单模式匹配向复杂推理的范式转变。虽然最佳模型在受限设置下已接近人类表现，但全维基环境和复杂推理场景下仍有显著差距。这一数据集继续激励着研究者探索更智能、可解释的问答技术，最终实现机器像人类一样深度理解和推理文本的目标。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖

Search-o1 是大型推理模型发展中的重要里程碑，通过自主检索增强生成和知识精炼两大创新，有效解决了推理过程中的知识不足问题。实验结果表明，该方法在科学、数学、编程等多个领域的复杂推理任务中均显著优于传统方法，部分领域甚至超越人类专家水平。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

在当今信息爆炸的时代，视觉丰富文档（Visual-rich Documents）如学术论文、商业报告、技术手册等已成为知识传递的主要载体。这些文档通常包含文字、表格、图表和复杂布局等多种元素，传统的单一模态检索方法难以充分挖掘其价值。面对这一挑战，阿里巴巴通义实验室联合中国科学技术大学和上海交通大学推出了ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Gen

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Graph-R1通过超图表示、多轮检索与强化学习的三元创新，实现了检索增强生成的范式升级。🎯精准检索：多轮机制动态聚焦关键知识；📊高效推理：强化学习减少错误传播；🌐强大泛化：适用于复杂多跳推理场景。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）是机器学习中的一种经典模型压缩技术，其核心思想是将大型教师模型的知识转移给小型学生模型，使学生模型在保持较小规模的同时，尽可能达到教师模型的性能。传统知识蒸馏使用固定的蒸馏损失函数和静态的师生互动机制，这在处理复杂模型或数据时存在明显局限。动态知识蒸馏通过引入动态调整机制，根据训练过程、数据特性或模型状态自适应地改变蒸馏策略，从而优化知