摘要：
文章深入探讨了开源人工智能技术如何挑战大语言模型领域的垄断趋势，详细比较了预测性与生成性任务的差异，展示了特定任务模型的性能优势，并介绍了spaCy-llm等开源工具如何实现从原型到生产的无缝衔接。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 13:59
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摘要：
本文介绍了一种名为阈值一致性边界损失的新正则化方法，用于改进深度度量学习的距离一致性，使得在图像检索等任务中，单一距离阈值能更公平地适用于不同数据类别，提升模型实用性和部署便利性。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 12:59
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摘要：
某中心科学家采用新型可扩展嵌入方案，将深度神经网络应用于定制化语音技能的自然语言理解，使技能准确率平均提升15%。该技术结合预训练词嵌入与非线性隐藏层，以更好地识别用户意图。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 12:09
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本文详细介绍了通过软件更新、模型量化（包括FP8和W4A16格式）以及EAGLE-3推测解码技术，如何使某边缘计算平台在Llama、DeepSeek等大型生成式AI模型上实现高达7倍的性能飞跃。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 11:09
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摘要：
本文介绍了在第21届ACM经济学与计算会议上获得时间检验奖的论文《校准学习与相关均衡》，该研究探讨了预测校准算法、遗憾匹配的动态过程及其与博弈均衡之间的联系。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 10:09
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摘要：
本研究提出了一种名为eMOSAIC的模型无关异常检测个体不确定性量化方法，将其与利用结构信息的大型蛋白质语言模型的多模态深度神经网络相结合，用于多靶点配体结合亲和力预测，在分布外场景中显著优于现有方法。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 09:29
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摘要：
本文探讨了为适应多模态AI工作负载而演进的“多模态数据湖仓”架构。文章深入分析了传统格式的局限性，详细介绍了Lance格式及LanceDB平台如何解决高频率随机访问、向量检索与数据可变性等核心挑战，并对比了其他新兴系统。文章还阐述了该架构如何与PARK计算栈集成，为管理大规模非结构化数据提供统一、高效的解决方案。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 07:59
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本文介绍了一种名为GENIUS的创新生成式AI框架，用于高效的多模态信息检索。它通过生成目标数据的标识符而非传统嵌入向量比对，在保持检索精度的同时，大幅提升了处理大规模数据集时的效率，并支持文本、图像及其组合的跨模态检索。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 06:59
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摘要：
介绍一种名为SaLEM的自动化方法，该方法利用梯度自动识别大语言模型中对特定知识更新最敏感的关键网络层，通过直接编辑该层来高效修正模型输出，有效减少了对已掌握知识的遗忘，且无需耗费大量计算资源。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 05:59
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浙公网安备 33010602011771号