Uni-MoE-2.0-Omni:用一套 MoE 模型同时听懂、看懂、说话、画画,还开源了全部代码 核心问题:有没有一种“全开源、一站式”的大模型,能同时处理文本、图像、音频、视频,并且把“理解”与“ …
你是否曾想过,让人工智能像专业的机器学习工程师一样,独立完成从数据处理到模型训练、评估优化的全流程工作?现在,K-Dense-AI团队开发的“karpathy”工具正在将这个想法变为现实。这款基于前沿 …
人工智能领域再次迎来重大突破。xAI正式发布了Grok 4.1,这一新一代模型在创意表达、情感理解和事实准确性方面达到了全新高度。无论你是技术爱好者、内容创作者,还是普通用户,这篇文章将带你全面了解G …
SofT-GRPO:突破离散token限制的新型强化学习算法 本文欲回答的核心问题 SofT-GRPO如何通过创新技术提升大语言模型的推理能力?它通过引入Gumbel噪声重参数化技巧,解决了软思维推理 …
开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1:高效混合专家模型的实践指南 本文核心问题:如何快速上手一个总参数量达718B的混合专家语言模型,并在昇腾NPU上实现高效推理? 开源盘古 Ultra- …
SIMA 2:能在3D虚拟世界中交互、推理与进化的Gemini驱动AI代理 2025年11月13日,DeepMind发布了SIMA 2——这一新一代AI代理标志着人工智能在3D虚拟环境中的应用迈出了关 …
探索生成模型的强大之道:从自回归到扩散,再到更进一步 你有没有想过,为什么像GPT这样的语言模型总是在一步步“预测下一个词”?这听起来简单,却支撑了从聊天机器人到代码生成的整个AI世界。但当我们面对更 …
你好,我是这篇博客的作者,一个专注于机器学习和数据科学的从业者。今天,我想和你聊聊 TabPFN-2.5,这是一个专为表格数据设计的模型。最近,Prior Labs 发布了这个版本,它在处理更大规模数 …
# Kimi K2 Thinking:重新定义AI思考与工具调用的边界 > 当AI学会深度思考,并能在数百步内稳定调用工具,会带来怎样的变革? ## 本文欲回答的核心问题 本文旨在全面解析Kim …
MLX-GRPO:在Apple Silicon上高效训练大型语言模型的框架 引言:MLX-GRPO是什么?它如何优化LLM训练? MLX-GRPO是一个专为大型语言模型(LLMs)设计的训练框架,它完 …
上下文工程 2.0:让 AI 真正“读懂”你的 20 年技术路线图 核心问题:当大模型越来越像人,为什么我们还要“喂”它上下文? 一句话回答:因为机器依旧不会“脑补”,只有把人类意图压成低熵信号,它才 …
本文章欲回答的核心问题:LLM、RAG和AI Agent有什么区别?它们如何协同工作来构建高效、落地的AI系统? 在人工智能领域,许多开发者和产品经理常常困惑于LLM、RAG和AI Agent之间的关 …
现代AI代理面临一个核心挑战:如何在复杂、动态的环境中自主完成需要多步骤工具调用和长期规划的任务?传统代理框架通常依赖于预定义的工作流程,限制了其在大规模工具集和长视野任务中的表现。DeepAgent …
Agent数据协议(ADP):统一AI智能体训练数据的革命性方案 本文欲回答的核心问题 如何解决AI智能体训练中数据碎片化、格式不统一的根本性问题?ADP协议如何通过标准化表示语言,将分散在不同格式中 …
🌱 VitaBench:重新定义真实世界AI智能体的评估基准 当最强大的AI模型在复杂多变的真实任务中成功率不足30%,我们该如何衡量并推进下一代智能体的发展? 1. 引言:为何我们需要重新思考智能体 …
“ 一句话先答:它是一套完全开源、可自托管的“AI 长期记忆引擎”,让大模型像人类一样拥有可解释、可追踪、会遗忘、会反思的持久记忆,而不仅仅是 8 K 上下文的“金鱼脑”。 ” 本文欲回答的核心问题 …
立场声明:本文立足于研究报道与技术观察视角,不代表任何厂商立场。文中观点基于公开研究与实验数据,部分推论带有前瞻性推测性质,已作显式标注。 一、事件起点:当“Brain Rot”从人类蔓延到AI 20 …
揭秘 VLM 推理的“数据炼金术”:HoneyBee 数据集与视觉-语言推理的黄金秘籍 🚀 引言:VLM 的“软肋”与 CoT 的呼唤 近来,AI 界被 GPT-4o、Gemini 2.5 这样的视觉 …
Qwen3-VL完全指南:让AI真正”看懂”世界的技术革命 你递给AI一张截图,它不仅能描述内容,还能操作界面、生成代码,甚至告诉你视频第23分钟发生了什么——这不是科幻,而是 …
想象一下,你正盯着一个数学难题,身边坐着一位哈佛数学教授(大模型),他聪明绝顶却总在关键步卡壳;突然,一个小学生(小模型)凑过来,轻描淡写地说:“叔叔,这里不对,得这么算。”教授眼睛一亮,茅塞顿开—— …