欧洲自己的大模型来了:TildeOpen LLM 30B 开源,小语种也能畅快用 “ 适合读者:计算机、语言学、公共管理、翻译、教育等专业的专科及以上毕业生,以及任何想知道“欧洲为什么也要做大模型”的 …
核心问题:Ear-3 到底刷新了什么行业记录? 一句话答案:它把“错词率”压到 5.26 %、说话人标错率压到 3.8 %,支持 140+ 种语言,每小时只收 0.23 美元——四项指标同时领先,且已 …
六年终结者:mmBERT 如何把 1800 种语言塞进一个 2-4 倍快的编码器 “ 核心问题:为什么做了 6 年“基准”的 XLM-R 今天可以被一个同样体量的编码器 mmBERT 全面取代? 答案 …
DocPixie 技术全解:面向全球开发者的轻量级多模态 RAG 工具 本文欲回答的核心问题 DocPixie 是什么?它如何通过视觉优先的方式改变传统 RAG(检索增强生成)的实现路径,并在研究、文 …
UltraRAG 2.0:用极简代码构建高性能检索增强生成系统 几十行代码,实现类 Search-o1 的复杂推理流程,专注科研创新,告别工程负担。 你是否曾在构建检索增强生成(RAG)系统时,被复杂 …
混元翻译模型 Hunyuan-MT:7B 参数也能拿下 30 项第一,低资源语言翻译的新标杆 “能否用 7B 参数做出媲美 235B 大模型的翻译效果?” “藏语、维吾尔语、哈萨克语和蒙 …
从文本生成高质量问题:项目实操指南 “ 说明:本文旨在把复杂的技术说明变成面向专科及以上读者、通俗易懂且可操作的博客式指南。若需要直接复制命令或配置片段,请按文中示例执行。 概览:这个工具做什么? 这 …
高效语言模型新突破:Jet-Nemotron如何实现速度与精度的完美平衡 在人工智能领域,语言模型(Language Models)已成为推动技术进步的核心力量。然而,随着模型规模不断扩大,其计算成本 …
Prompt Engineering 全解析:如何与大模型高效对话 在人工智能应用越来越普及的今天,Prompt Engineering(提示工程) 已成为人与大模型之间沟通的桥梁。它不仅关乎效率,更 …
让长故事不再难懂:ComoRAG 如何让 AI 像人一样“读小说” 读完一本几十万字的小说后,让你回答“为什么斯内普要杀邓布利多?”——你会怎么做? 翻回前几百页找线索,把碎片串成完整故事。这正是 C …
双块注意力机制(DCA):无需训练,让大模型轻松处理超长文本 你是否遇到过这样的情况:用大模型处理一份长篇报告时,前面的内容刚读完,后面的信息就“记不住”了?或者分析一本几十万字的电子书时,模型总是漏 …
大语言模型入门:从预训练到推理的完整技术解析 大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为人工智能领域的核心技术之一。它们不仅能理解自然语言,还能生成高质量的文本、回答复 …
突破固定长度限制:扩散大语言模型的动态自适应去噪技术 核心突破:DAEDAL技术首次实现扩散大语言模型的动态可变长度生成,性能媲美甚至超越固定长度模型,同时显著提升计算效率 🔍 研究背景:扩散大语言模 …
SimGRAG 全解析:如何用相似子图提升知识图谱驱动的生成式检索能力 在大语言模型(LLM)引领的智能化浪潮中,「知识图谱」正成为增强模型事实性与推理能力的重要武器。而在众多技术方案中,SimGRA …
从“会做题”到“会反思”:一文看懂 MetaStone-S1 如何让 32 B 模型追上 OpenAI o3-mini 开场白:为什么大模型也需要“考试时的草稿纸”? 想象一下,你在考场上遇到一道数学 …
用“句号”提速大模型:SepLLM 如何把一整段话压进一个标点里 当你对着手机说“帮我写一封邮件”时,大模型其实在做一道“阅读海量文字 → 找到关键信息 → 生成回复”的高数题。题目越大,算力消耗越像 …
让序列模型像乐高一样拼搭:PyTorch SequenceLayers 完全指南 ——把谷歌 DeepMind 的工业级序列库搬进你的 PyTorch 项目 为什么要读这篇文章? 如果你做过语音合成、 …
AI生成速度革命:如何让语言模型一次预测多个单词? 引言:自回归模型的效率困境 在人工智能领域,像GPT这样的自回归语言模型(Autoregressive Language Models)已经成为内容 …
# 让小模型也能打比赛:rStar-Coder 如何把 7B 参数的代码模型送进 USACO 银牌区 > 一张图先告诉你效果: 过去半年,如果你关注代码大模型的进展,大概率听过 DeepSeek …