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 …
AutoPR:当AI成为学术传播的“爆款推手” 凌晨三点,张博士盯着电脑屏幕苦笑。他刚在arXiv上传了团队耗时半年的论文,却陷入了“ visibility paradox”——论文就像投入深海的一粒 …
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 …
从 tokenizer 到网页聊天的端到端迷你大模型,全程可复现、可魔改、可炫耀。 “老板,要 1750 亿参数吗?先批 1000 万美元预算。” ——如果你也在会议室里听过类似对白,大概率会对“大模 …
【TL;DR】 直击痛点: S2R(Speech-to-Retrieval)架构革新了语音搜索,通过直接将语音映射到语义向量(embedding),彻底绕过了传统“ASR 识别错误”导致的级联错误。 …
一、凌晨三点的技术债噩梦 “又崩了…” 产品经理第三次收到客户投诉:客服系统对”订单未收到但物流显示签收”的复杂场景,回复永远机械重复着FA …
MIT革命性方法让AI规划能力提升64倍,准确率高达94%! 用逻辑思维链和外部验证,MIT研究人员教会了语言模型如何一步步严谨思考。 一直以来,大语言模型(LLM)在生成多步计划方面表现糟糕——它们 …
深夜,你面对一个需要重构的庞大代码库,git commit记录已经积累了上百条,每一个修改都可能引入新的bug。这时,你是否想过:如果能有一个懂技术的搭档,不仅能理解你的需求,还能在犯错时一键回到安全 …