AI资讯新闻榜单内容搜索-模型训练

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 模型训练
表格RAG语义割裂,用Pneuma+SAT增强检索准确性和效率 |最新

表格RAG语义割裂,用Pneuma+SAT增强检索准确性和效率 |最新

表格RAG语义割裂,用Pneuma+SAT增强检索准确性和效率 |最新

在上一篇文章中,我为大家介绍了SAT如何通过神经网络驱动的智能分段技术,解决传统文本处理中的语义割裂问题。今天,我将继续与您探讨SAT如何与Pneuma系统融合,开创表格数据检索与表示的新范式。

来自主题: AI技术研报
5958 点击    2025-05-16 10:43
刚刚,DeepSeek首曝V3降成本秘诀!软硬协同突破Scaling天花板

刚刚,DeepSeek首曝V3降成本秘诀!软硬协同突破Scaling天花板

刚刚,DeepSeek首曝V3降成本秘诀!软硬协同突破Scaling天花板

DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程,揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈,实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验,还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。

来自主题: AI技术研报
7380 点击    2025-05-15 17:12
讨厌RAG生成幻觉?试一下SAT重构文本分块,按语义而不是Token

讨厌RAG生成幻觉?试一下SAT重构文本分块,按语义而不是Token

讨厌RAG生成幻觉?试一下SAT重构文本分块,按语义而不是Token

搞RAG开发,一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是:如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术,巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代,而是RAG的强力前置增强层,通过确保每个文本块的语义完整性,显著降低下游生成的幻觉风险。

来自主题: AI技术研报
7083 点击    2025-05-15 12:02
DanceGRPO:首个统一视觉生成的强化学习框架

DanceGRPO:首个统一视觉生成的强化学习框架

DanceGRPO:首个统一视觉生成的强化学习框架

R1 横空出世,带火了 GRPO 算法,RL 也随之成为 2025 年的热门技术探索方向,近期,字节 Seed 团队就在图像生成方向进行了相关探索。

来自主题: AI技术研报
7019 点击    2025-05-15 10:47
精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent,而是专注于"结构化提取"的框架,它像一个"文档理解层",通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块,也可独立使用。

来自主题: AI技术研报
7244 点击    2025-05-14 15:12
首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

MICAS是一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度采样方法,通过任务自适应点采样和查询特定提示采样,提升模型在点云重建、去噪、配准和分割等任务中的稳健性和适应性,显著优于现有技术。

来自主题: AI技术研报
7989 点击    2025-05-14 14:28
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

随着生成式人工智能技术的飞速发展,合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。

来自主题: AI技术研报
7222 点击    2025-05-14 14:04