PAN:当视频生成模型学会「理解」世界——MBZUAI 的长时程交互式世界模型深度解析 你可能已经见过那些令人惊叹的 AI 视频生成工具:输入一句「无人机飞越日落城市」,就能得到一段美轮美奂的影像。但 …
作为一名常年与18世纪手写档案打交道的工作者,我最近经历了一件让职业本能震颤的事。事情源于Google AI Studio的一个微妙变化——用户在反复尝试后,偶尔会看到两个不同答案并排显示,并被要求选 …
GPT-5.1:更智能、更具对话感的AI升级 本文欲回答的核心问题:GPT-5.1作为GPT-5系列的重要升级,带来了哪些具体改进?这些改进如何影响用户体验?又有哪些个性化功能值得关注? 随着AI技术 …
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking:多模态AI领域的突破性进展 在人工智能快速发展的今天,多模态模型已经成为连接视觉与语言理解的重要桥梁。百度最新推出的ERNIE …
本文欲回答的核心问题:Maya1是什么?它如何通过3B参数的紧凑架构,在单张消费级GPU上实现超越商业闭源模型的情感化语音合成能力? Maya1的诞生标志着开源语音AI迈入了一个新阶段。这款由Maya …
引言 本文欲回答的核心问题:如何构建一个能够同时处理语音理解、生成和编辑任务的统一模型?Ming-UniAudio通过创新的统一连续语音分词器和端到端语音语言模型,首次实现了无需时间戳条件的自由形式语 …
Meta的生成式广告模型GEM:重新定义广告推荐AI的核心引擎 在当今数字广告领域,人工智能正以前所未有的速度推动着个性化推荐的发展。作为这一变革的核心驱动力,Meta的生成式广告推荐模型(GEM)正 …
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)凭借其强大的理解和生成能力,已成为各行各业的重要工具。然而,这些模型也面临着一个普遍问题:它们经常”编造”信息,即产生所谓的” …
想象一下,你正在训练一个AI系统,它能像人类一样记住过去的经历,同时快速适应新挑战,而不会忘记之前学到的东西。这听起来像科幻?实际上,通过神经记忆代理,我们可以实现这一点。在这个教程中,我们将一步步构 …
适合谁读:计算机、软件、人工智能相关专业的同学;对 Transformer 和大模型效率优化感兴趣的技术从业者;正在寻找训练/推理提速方案的算法工程师。 阅读收益:搞懂 CALM 的核心思想、训练流程 …
DeepAnalyze:当AI化身数据科学家,从原始数据到深度报告一键生成 厨房里的“数据大厨”是如何炼成的? 想象这样一个场景:凌晨三点,你面对着Excel里十万行的销售数据发愁。明天 …
从视频到世界模型:Emu3.5 如何让 AI 一次看懂、想清、画准? 核心问题:Emu3.5 只靠“下一个 token”统一视觉与语言,它到底学会了什么?我们又能用它做什么? 一张图速览 Emu3.5 …
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 …
引言:被忽略的AI”基本功” 当企业为Kimi K2模型的API服务讨价还价时,当开发者为50ms的延迟差异争论不休时,一场关于”工具调用准确性”的静默 …
一个让用户崩溃的场景 想象一下:你花了20分钟跟AI助手规划东京旅行,从航班时间聊到民宿选址;两小时后你问它”京都的新干线时刻”,它却反问”你之前说要去东京还是 …
当你的AI助手忽然“长出”了超人记忆:Python之父的秘密武器 想象一下:你正和你的AI助手聊天,抱怨最近读的科幻小说太烧脑。它不光听懂了,还突然冒出一句:“嘿,上周你提过《沙丘》里的香料经济让我联 …
我让AI当我的研究助理,结果它比我查得还准还快 你有没有过这样的经历:遇到一个复杂的问题,比如“在沃尔特·斯科特的某部小说里,‘中部洛锡安之心’指的是什么?”,你会打开好几个浏览器标签,在维基百科、书 …
视觉革命:当LLM开始用”眼睛”处理文字 本文基于2025年10月最新发布的Glyph论文进行技术解析,观点仅代表个人分析 一、2025年的AI困境:长文本处理的算力黑洞 当O …
本文核心问题解答: 大型语言模型(LLM)如何在不付出高昂计算和内存成本的情况下处理百万级令牌的上下文? 在AI时代,大型语言模型驱动着从文档分析到多步推理的一切应用。然而,当上下文扩展到数十万甚至数 …
“ “如果一句话代表一个 token,那么一张图能代表多少记忆?” ——DeepSeek 团队 一、长上下文的痛点:模型记不住太多,但人类可以“看图回忆” 每个用过大语言模型(LLM)的人,都遇到过一 …