AI Agents与Agentic AI:概念、架构、应用与挑战 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI代理(AI Agents)和代理型AI(Agentic AI)正逐渐成为研究和应用的热点。这 …
QwenLong-L1:用强化学习突破长文本推理的AI新标杆 目录 为什么要关注长文本推理能力? QwenLong-L1的核心突破 技术架构揭秘 实测性能对比 手把手教你使用 训练数据集与评估方法 真 …
MLflow:机器学习生命周期的全流程管理指南 什么是MLflow? MLflow是由Databricks推出的开源平台,专注于解决机器学习项目中的三大核心难题:「可重复性」、「可管理性」和「可追溯性 …
如何通过/llms.txt文件优化网站信息供语言模型使用? llms.txt应用场景示意图 一、为什么我们需要专门的文件格式? 1.1 语言模型面临的实际困境 当开发者尝试用大语言模型(LLM)处理网 …
On-Policy Self-Alignment with Fine-Grained Knowledge Feedback for Hallucination Mitigation:深度指南 [文章标 …
深度解析 Youware 新版 MCP 网页生成能力:从素材优化到视觉升级的全流程实践 引言:AI 网页生成工具的进化方向 当前主流 AI 网页生成工具普遍存在两大痛点:素材匹配精准度不足与视觉细节把 …
生成式AI基础:从原理到实践的全方位解析 图示:生成式AI在图像与文本领域的应用场景 一、生成式AI的核心价值与应用场景 生成式人工智能(Generative AI)作为AI领域最具突破性的技术方向之 …
Koog框架深度解析:构建下一代Kotlin智能代理的工程实践 (图片来源:Unsplash,展示现代AI系统架构) 一、架构原理与技术特征 1.1 核心设计哲学 Koog框架基于**响应式架构(Re …
CodeMixBench:如何评估大语言模型在多语言代码生成中的表现? ▲ CodeMixBench 的测试数据集结构示例 为什么我们需要关注代码混合的代码生成? 在印度班加罗尔的科技园区,开发者们习 …
大语言模型不确定性量化实战指南:uqlm工具库深度解析 一、大语言模型幻觉检测的痛点与解决方案 在医疗问诊、法律咨询等专业场景中,大语言模型(LLM)的”幻觉”问题可能造成严重 …
ARPO:为 GUI 代理赋能的端到端策略优化技术 在当今数字化时代,人机交互方式不断演进,图形用户界面(GUI)代理技术应运而生,成为提升计算机操作效率的关键领域。本文将深入探讨一种名为 ARPO( …
移动端AI开发新选择:Cactus框架全面解析与实战指南 为什么需要移动端AI框架? Cactus架构示意图 在智能手机性能持续提升的今天,本地化运行AI模型已成为行业趋势。Cactus作为专为移动设 …
全面解析微软Qlib量化投资平台:从入门到实战指南 什么是Qlib? Qlib是由微软开发的开源AI量化投资平台,为金融数据建模、策略研发提供全流程支持。平台覆盖数据处理、模型训练、回测验证等完整机器 …
Pangu Pro MoE:分组专家混合模型如何突破大模型负载均衡瓶颈 华为团队提出革命性MoGE架构,在72B参数规模下实现设备间完美负载均衡,推理速度提升97% 一、大模型时代的关键挑战:MoE的 …
MIM4D:面向自动驾驶的多视角视频掩码建模方法解析 引言:自动驾驶为何需要更好的视觉表示学习? 在自动驾驶系统中,摄像头捕捉的多视角视频数据是感知环境的核心信息来源。然而,现有方法面临两大挑战: 依 …
大型语言模型(LLM)微调终极指南:从基础到突破 一、为什么需要微调大型语言模型? 当我们使用ChatGPT等通用大模型时,常会遇到这些情况: 回答专业领域问题不够准确 输出格式不符合业务需求 对行业 …
DrugGen:用AI大语言模型加速药物发现的新工具 DrugGen工作流程示意图 为什么需要智能药物设计工具? 在生物医药领域,新药研发平均需要12-15年时间和26亿美元的投入。传统方法通过大量实 …
LLaDA-V:突破传统框架的多模态大语言模型新范式 核心概念解读 什么是扩散模型? 扩散模型通过”加噪-去噪”的过程生成内容:先逐步添加噪声破坏数据,再通过反向过程恢复原始信 …
如何利用大规模强化学习提升模型的数学和代码推理能力 引言 在当今人工智能领域,推理能力一直是衡量模型性能的关键指标。从 OpenAI 提出利用强化学习(RL)训练推理模型开始,这一领域就吸引了大量关注 …
Hunyuan – Game:开启智能游戏创作新时代 引言 在当今数字化浪潮的推动下,游戏产业正以前所未有的速度蓬勃发展。但游戏开发过程中的资产创作环节,始终面临着效率与质量难以兼得的困境 …