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大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率

大模型能力不断增强其主要原因是强大算力,但这也是LLMs普及应用面临最严峻的挑战。那么如何在不牺牲模型性能的前提下,提升模型的效率呢?目前研究主要聚焦于参数共享和自适应计算方面,这两类方案尽管都各自取得了显著进展,但能否将两者结合实现更进一步的效率优化呢?

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#语言模型#人工智能#大数据
Prompt、Context、Memory:一组漫画带你了解大模型交互的三段技术演进

每次对话都像“第一次见你”,每轮任务都要从头讲起,它可以生成内容,却无法积累状态,也无法进行模型迭代和学习;可以理解你这一次,却无法记住你每一次。

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#数据库#前端#人工智能 +3
刚刚,DeepSeek-GRM模型发布,全新推理时Scaling,为R2打前站!

探讨了如何通过更多的来改进(RM),以及如何通过适当的提高性能与DeepSeek解决上述问题,并产生了,包括(i)逐点式和(ii)成对式方法。我们列出了每种方法的代表性方法,并对应展示了推理时的可扩展性(是否可以通过多次采样获得更好的奖励)和输入灵活性(是否支持对单个和多个响应进行评分)。(Meta RM)引导的投票(基于大规模生成的原则),实现推理时的扩展,从而在扩展的价值空间内获得更细致的结果

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#人工智能#机器学习#深度学习 +4
大模型Agent | 构建AI-Agent的 5大挑战,及解决方案!

构建强制执行这些规范的验证逻辑,并从一小组定义明确的工具开始,而不是许多定义松散的工具。定期监控来查看哪些工具最有效以及哪些定义需要改进。

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#人工智能#lstm#cnn +2
Qwen3 Embedding:Qwen3官方开源的嵌入模型系列

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型

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#react.js#学习#前端 +2
清华团队推出轻量级端侧GUI Agent,用代码生成技术提升任务效率

## 如何学习大模型 AI ?由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人,只能说是:**“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。**这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以

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#人工智能#剪枝#算法 +1
RAG+的一些前沿动向:兼看长文本、投标写作以及R1可解释性的有趣探索

我们来看看最近的一些有趣的点,基本的认知,供大家一起参考。围绕Ktransformer认知误区,长文本新策略工作,投标文件写作项目,RAG输入去噪,RAG–R1结合,秘塔浅层搜索思路。

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#python#人工智能#机器学习 +2
深入探讨AI Agent在2025年的发展

AI Agent是一个能够推理问题、制定计划并使用工具执行任务的系统。

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#人工智能#大数据#深度学习 +4
首个落地案例!WEBTOON 用 LangGraph 构建故事理解 Agent,创作者 AI 时代的范式来了?

每天涌入百万级内容的漫画平台,如何实现智能理解、结构化提取、个性化推荐?WEBTOON 用一套名为 WCAI 的 AI Agent 系统,正在悄然重塑内容行业的底层逻辑——不仅人工成本降低70%,更为内容营销、翻译、推荐等业务插上了智能的翅膀。本文带你深入了解这场由 LangGraph 驱动的技术变革。

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#人工智能#语言模型#学习 +1
PlanGEN:让 AI 规划更智能的多智能体框架

PlanGEN 的优势在于它能够动态适应不同复杂度的任务,通过多智能体的协作,显著提升了 AI 的规划和推理能力。然而,它也有一些局限性。比如,它在选择推理算法时依赖于预定义的启发式规则,这可能在某些任务上不够灵活。此外,PlanGEN 的计算开销相对较大,可能需要进一步优化以适应更广泛的应用场景。尽管存在一些局限性,PlanGEN 无疑为 AI 的规划和推理能力带来了新的可能性。PlanGEN

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#人工智能#深度学习#机器学习 +4
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