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 …
On-Policy Self-Alignment with Fine-Grained Knowledge Feedback for Hallucination Mitigation:深度指南 [文章标 …
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 …
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( …
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 …
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 …
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 …
Enigmata:提升大型语言模型逻辑推理能力的全新工具 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的进步令人瞩目。从数学计算到编程任务,这些模型展现了惊人的能力。然而,当涉及到不需要专业知识的纯粹逻辑推 …
探索MMaDA:统一多模态扩散模型的技术突破与实践指南 一、什么是MMaDA? MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models)是新一代多模态基础模型 …
大型语言模型开发入门:从零开始构建你自己的LLM 人工智能的飞速发展让大型语言模型(LLMs)成为当今最具变革性的技术之一。它们不仅改变了我们与机器的交互方式,还能完成文本生成、代码编写、翻译等高阶任 …
高效视频理解新突破:VidCom²如何优化大语言模型性能 引言:视频大语言模型的效率挑战 当人工智能技术发展到能够理解连续视频内容时,视频大语言模型(VideoLLM)已成为行业焦点。这类模型需要处理 …
RBFleX-NAS:基于径向基函数核的无训练神经架构搜索技术解析 引言:神经架构搜索的挑战与创新 在深度学习领域,神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)一直是 …
{ “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “Article”, “headline”: “多模态语言模型核心认知缺陷深度指南:2025年最新研究解析”, …
nanoVLM:用纯PyTorch训练视觉语言模型的最简指南 什么是视觉语言模型(VLM)?它能做什么? 想象一下,你给电脑看一张猫的照片,然后问它:“图中有几只猫?”电脑不仅能看懂图片,还能用文字回 …
★深度探索 MLX-LM-LoRA:在苹果硅芯片上训练大语言模型的前沿技术★ 一、引言 在人工智能迅猛发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的训练成为了研究和 …
腾讯混元大模型Hunyuan-TurboS:如何用混合架构与自适应思维链突破LLM效率边界? 引言:大模型演进的新方向 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展正面临关键转折点。随着模型规模的指数 …
DeepResearchAgent 深度技术解析:构建智能研究的新范式 原理阐述 1. 分层架构设计原理 DeepResearchAgent采用**双层智能体架构(Two-Layer Agent Ar …
OpenOmni:开源多模态大模型的突破性进展与实战指南 一、为什么需要多模态大模型? 在人工智能领域,单一模态的模型已难以满足复杂场景需求。想象这样一个场景:智能助手需要同时理解用户发送的图片、语音 …