中国小红书发布开源大模型!14B激活参数实现72B性能:dots.llm1 MoE大模型技术全解析 “ 无需合成数据,激活参数仅为传统模型的1/5,性能比肩顶级大模型 ” 各位技术同仁,今天为大家深度 …
文本理解的革命性突破:Qwen3 Embedding技术深度解析 一、重新定义文本智能的里程碑 2025年6月,阿里云推出Qwen3 Embedding系列模型,这是通义千问家族最新一代文本嵌入与排序 …
大型语言模型输入优化实战指南:从基础到高阶技巧 LLM输入优化示意图 一、为什么你的AI总答非所问?解码LLM输入的核心逻辑 大型语言模型(LLM)正在重塑人机交互方式,但开发者常遇到这样的困境:同样 …
语言模型到底能记住多少东西?揭秘3.6比特/参数的记忆容量 最新研究表明:GPT架构的模型每参数能存储约3.6比特信息,当数据量超过模型容量时,模型会从“死记硬背”转向“理解规律”。 核心发现速览 记 …
ARM模型:突破大模型推理效率瓶颈的自适应推理架构 引言:大模型推理面临的核心挑战 近年来,大型语言模型在复杂推理任务中展现出惊人能力,但普遍存在”过度思考”现象。这种现象表现 …
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 …