LingBot-World开源世界模型：高保真视频生成与实时交互指南
15小时前 高效码农LingBot-World：推动开源世界模型的发展——实时交互与长时记忆的新纪元 在人工智能快速迭代的今天，构建能够理解并模拟物理世界动态的“世界模型”已成为行业发展的关键方向。本文将深入解析 Lin …
Youtu-VL震撼发布：仅4B参数视觉模型，凭什么比大10倍的模型还强？
5天前 高效码农Youtu-VL：轻量级视觉-语言模型的突破性进展 本模型能解决什么核心问题？ 传统视觉-语言模型（VLM）过度依赖文本处理，导致视觉信息被简化为被动输入，难以完成精细的视觉任务。Youtu-VL通过 …
揭秘GPT-5最怕的终极试炼场VisGym：视觉交互的17道难关，为何最强AI也频频折戟？
6天前 高效码农VisGym：下一代视觉语言模型的终极试炼场——为何前沿模型在多步视觉交互中表现不佳？ 本文欲回答的核心问题： 尽管视觉语言模型（VLM）在静态图像识别上表现出色，但它们在涉及感知、记忆和行动的长时视 …
“蒸馏”出1600万页精准文本：LightOnOCR-mix-0126如何成为文档AI进化的秘密燃料？
12天前 高效码农LightOnOCR-mix-0126数据集：构建下一代文档AI的基石 你是否曾想过，那些能够“读懂”复杂学术论文、精准提取表格数据、甚至理解复杂数学公式的AI模型，是如何被训练出来的？其背后，一个高 …
TeleChat3-36B国产大模型测评：SWE-Bench 51分，超越竞品的代码与Agent能力全解析
12天前 高效码农星辰语义大模型 TeleChat3 全面解读：国产算力训练的 105B 与 36B Thinking 版本 摘要 中国电信人工智能研究院开源的 TeleChat3 系列大语言模型完全基于国产算力训练， …
大语言模型突然“人格分裂”？揭秘AI助手失控的根源与“治愈”方法
12天前 高效码农大语言模型的“助手轴”：为什么模型会“跑偏”，以及如何让它稳定下来 摘要 大语言模型在后训练阶段被塑造成默认的“helpful Assistant”（乐于助人的助手）角色，但这个角色其实只是激活空间中 …
告别向量数据库！PageIndex推理驱动RAG架构，如何精准检索千页长文档？
13天前 高效码农PageIndex：当RAG告别向量数据库，推理驱动如何重塑长文档检索 PageIndex Banner 图片来源：PageIndex官方仓库 本文欲回答的核心问题：传统向量检索在处理专业长文档时为何 …
AI智能体颠覆开发模式？阿里iFlow-ROME训练系统如何用真实代码炼出软件工程师
17天前 高效码农iFlow-ROME：阿里巴巴打造的新一代AI智能体训练系统全解析 Snippet摘要：iFlow-ROME是阿里巴巴推出的智能体学习生态系统，包含30B MoE参数规模的ROME模型，在SWE-be …
AI推理：解码ChatGPT为何秒回你？大模型推理内幕全揭晓！
18天前 高效码农解码AI魔法背后的引擎：一文读懂大模型推理 你是否曾在与ChatGPT对话时，感叹其回答的迅捷与智能？是否好奇过，像谷歌翻译这样的工具，是如何在瞬间完成语言转换的？这些看似“魔法”的即时交互背后，并非 …
死记硬算太浪费！DeepSeek Engram查表记忆法，让AI模型省算力还涨分
19天前 高效码农把“死记”交给查表，把“推理”留给 GPU：DeepSeek Engram 如何让大模型既省算力又变聪明？ “ 核心问题：当 MoE 已经用“条件计算”把参数规模推向百亿级，为什么知识类任务仍旧浪费大 …
UniVLA革命解密：95%成功率背后的机器人任务理解黑科技！
24天前 高效码农UniVLA 是什么？它如何让机器人真正理解并执行复杂任务 想象一下，你正在教一个机器人完成”把螺丝刀放回工具箱”这个简单动作。传统方法需要为这台特定机器人编写精确的动作指令： …
H100上单步0.75秒！LightX2V解析：如何用8GB显存运行14B视频生成模型？
27天前 高效码农LightX2V 全面解析：一个真正面向工程落地的轻量级视频生成推理框架 Snippet LightX2V 是一个统一的视频生成推理框架，支持文本生成视频与图像生成视频，在 H100 单卡上实现 5. …
深度揭秘RAG技术：如何用多模态Agent终结AI幻觉
1个月前 高效码农摘要：RAG（检索增强生成）技术通过关联外部知识库，有效解决了大语言模型（LLM）的“幻觉”、上下文窗口限制（如32K-128K）及专业领域知识不足等核心痛点。其演进路径已从基础的文本检索扩展至包含图 …
FaithLens幻觉检测实战：8B小模型如何吊打GPT-4.1并给出解释？
1个月前 高效码农FaithLens 是什么？——一篇把“幻觉检测”讲明白的实战笔记 如果你用过 ChatGPT、Claude、Kimi 这类大模型，大概率遇到过“一本正经地胡说八道”：模型给出的答案看着专业，却跟原文 …
速度飙至1600+ tokens/s！WeDLM实战：把扩散模型塞进vLLM，推理性能反超3倍
1个月前 高效码农WeDLM：把扩散模型塞进因果注意力，推理速度反超 vLLM 的实战笔记 核心问题：扩散语言模型（DLLM）一向“理论并行、实际拉胯”，WeDLM 如何用“纯因果注意力 + 拓扑重排”把 KV-Cac …
ThinkARM框架曝光！解码大模型解数学题时的真实思考路径
1个月前 高效码农解码大语言模型数学推理的黑盒：ThinkARM框架深度解析 本文核心问题：当我们谈论AI”推理”时，我们到底在观察什么？ThinkARM框架通过认知科学理论，将语言模型解决数学 …
【秘籍揭秘】视觉AI代理训练省钱术：合并历史检查点造免费导师，性能反超GPT-4！
1个月前 高效码农告别天价API：用自己训练中的检查点，免费指导视觉AI代理成长 你是否曾遇到过这样的情况：训练一个能进行多轮决策的视觉AI代理（比如让AI玩扑克游戏“24点”或在虚拟家庭环境中完成指令），强化学习的效 …
Fun-Audio-Chat 8B 语音对话模型：双分辨率与Core-Cocktail如何实现低延迟高保真？
1个月前 高效码农Fun-Audio-Chat：用双分辨率与 Core-Cocktail 训练实现低延迟高保真语音对话 核心问题：如何在消费级 GPU 上运行一个既能听懂人话、又能自然回复、还不会忘记原有文本能力的全双 …
大语言模型黑箱解密：自下而上策略优化如何颠覆AI推理？
1个月前 高效码农大语言模型的黑箱里藏着什么？自下而上的优化新视角 你是否曾好奇，像ChatGPT、DeepSeek这样的大语言模型，在生成每一个答案时，内部究竟发生了什么？我们通常把它看作一个整体，输入问题，输出答案 …
Shapash实战指南：三招让机器学习模型说人话，业务团队秒懂黑箱预测！
1个月前 高效码农深入理解Shapash：让机器学习模型真正“说人话” 引言：为什么我们需要模型可解释性？ 你是否遇到过这样的场景：精心训练的机器学习模型在测试集上表现优异，但当业务部门问起“模型为什么做出这个预测”时 …