Monet:在多模态潜在视觉空间中的推理革命 在人工智能领域,让机器“看懂”图像并像人类一样进行推理一直是一个核心挑战。近年来,随着多模态大语言模型的崛起,研究者们开始探索如何将视觉信息更有效地融入推 …
当你的团队开始将人工智能整合到日常工作流程中时,有个细节可能被忽略了:数据格式。大多数开发者习惯性地使用 JSON,因为它通用、熟悉、兼容性好。但有没有想过,JSON 真的是 AI 模型的最佳选择吗? …
“同样的 CSV,zstd 压成 100 MB,OpenZL 只有 45 MB,解压还比 zstd 快。” —— 这不是 PPT 话术,是 Meta 内部 Nimble 数仓上线第一天的真实仪表盘。 …
OThink-R1:让AI像人类一样「偷懒」的思考艺术,省下23%脑力 想象一下:当你被问“1+1等于几”,会掰着手指列微积分公式吗?最新研究发现,当前大模型正做着类似的事——这篇带你拆解让AI学会精 …
FalkorDB:专为GraphRAG与GenAI打造的高性能图数据库 FalkorDB图数据库架构图 为什么需要专门为AI优化的图数据库? 在LLM和GenAI技术爆发的时代,结构化与非结构化数据的 …
大语言模型推理加速新突破:解读WINA框架的核心原理与实践价值 一、大语言模型推理面临的现实挑战 近年来,以GPT系列为代表的大语言模型(LLM)在文本生成、翻译、推理等任务中展现出惊人 …
如何掌握提示优化:从Google提示工程白皮书中学到的核心技巧 封面图片:Google提示工程白皮书封面,强调清晰结构与AI工作流的实践价值 在人工智能技术快速发展的今天,大型语言模型(LLM)已成为 …