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华人占AI半壁江山！全球AI顶尖人才榜揭晓，何恺明领衔多位华人科学家
原创华人科学家，正在重塑硅谷的AI格局。7月3日，2025全球数字经济大会现场，全球AI领域Top100人才榜单首次亮相，这份重磅榜单揭示了全球AI竞争格局的现状。其中，华人科学家以压倒性优势占据主要席位。 这份榜单基于近十年10万篇论文深度分析，评选出AI领域前100位精英人才，领衔众多华人科学家的，正是被业界称为“AI大神”的何恺明。 他提出的残差网络ResNet，以「跳跃连接」的巧妙设计攻克了困扰神经网络20年的「梯度...人工智能何恺明AI人才国产AI算家云深入浅出RAG详解：语言模型的“开卷考试”——让模型答案锚定现实的外部“记忆”
精华引言大型语言模型（LLMs）彻底革新了自然语言处理领域，但其对静态内部知识的依赖，在事实准确性和时效性方面暴露出根本性局限。检索增强生成（RAG）作为一种强大的范式应运而生，它构建了一种混合架构，将模型输出动态锚定于外部可验证信息。本文将深入探讨RAG框架的核心机制——从检索器与生成器组件到参数化记忆与非参数化记忆的关键区别，揭示其在知识密集型应用中实现前沿性能的奥秘。一、深入解析检索增强生成（RAG）RAG...RAG语言模型检索开源大佬炮轰MCP：我不是MCP的忠实拥趸！MCP是一个死胡同！根本不是为无推理自动化而设计的！
原创编辑云昭今天凌晨，知名开源Web框架作者Ronacher发表了一篇引起热烈反响的博客。虽然他自谦地在X上称这篇“烂文章”，但网友们却非常认同。图片这篇文章标题为：《Tools：Codeisallyourneed》。文中，作者开门见山的指出自己不是MCP的忠实拥趸，并认为MCP现在的宣传言过其实。图片此外，Ronacher指出MCP并不具备真正的可组合性，而且依赖且消耗本可以不必如此多的推理上下文，远不如单纯运行代码那么简单。基于此，MCP的可扩展...MCPLLMAI为什么大家都开始探索 MoE 架构？MoE 相比 Dense 有什么好处？
在大模型发展进程中，MoE架构凭借独特优势备受关注。与传统Dense架构相比，它在计算效率、模型扩展性和任务处理能力等方面表现突出，为大模型性能提升提供了新方向。下面是其优势：计算效率更高：MoE架构通过路由器网络动态选择输入token激活的专家集合，仅激活部分参数，大幅降低计算量。如DeepSeekV3激活37B参数（占总量671B的5.5%），其FLOPs可降低至传统Dense架构的30%以下。在推理时，MoE架构能根据输入动态分配计算资源，...MoE架构Dense大语言模型的革新：基于logits的微调技术突破性进展
引言：打破传统微调的局限性在大语言模型（LLMs）快速发展的今天，如何开发紧凑且高效的模型已成为研究的热点。本文介绍了一种突破性的微调方法，通过结合教师模型的logits知识和真实标签，显著提升了模型性能。该方法在数学推理等任务上取得了显著进展，为大语言模型的优化开辟了新的方向。技术创新：突破传统监督微调的瓶颈传统的监督微调（SFT）方法存在明显的局限性，主要体现在无法有效捕捉token之间的依赖关系和语言表达...大语言模型技术AI智能体驱动未来商业，深度剖析11种AI Agent商业模式
全球技术研究与咨询机构Gartner有一项调查显示，生成式AI（GenAI）已是组织中部署的第一大人工智能解决方案。这份调查完成于2023年第四季度。调查数据显示，来自美国、德国和英国组织的644名受访者中，有29%表示他们已经部署并正在使用GenAI，这使得GenAI成为部署最频繁的AI解决方案。GenAI被发现比其他解决方案更常见，如图形技术、优化算法、基于规则的系统、自然语言处理和其他类型的机器学习。调查还发现，利用嵌入现有应用...AI智能体Agent开源 AI 联网搜索工具：Open-WebSearch MCP 全新升级，支持多引擎 + 流式响应！
原创🚀开源AI联网搜索工具：OpenWebSearchMCP全新升级，支持多引擎+流式响应！💡「让你的AI插件真正能联网」——不需要APIKey，搜索结果可控、开箱即用！大家好，我最近开源了一个AI插件开发工具——[OpenWebSearchMCP](https:github.comAaseeopenwebSearch)。这个项目旨在解决AI在实际应用中无法联网或联网费用高昂的问题，特别适合在Claude、LangChain、RAG方案中添加“实时搜索”能力。🧠项目亮点一览✅多引擎实时搜索支持Bing、...mcpllmchatgpt智谱开源多模态推理新王者！9B参数挑战72B巨头
原创小模型的大智慧，正在重构全球AI竞争规则。 昨天，在上海张江科学会堂上，智谱CEO张鹏正式发布GLM4.1VThinking，旨在探索视觉语言模型中推理的上限。这个仅90亿参数的多模态模型，在18项关键测试中逼平甚至超越了参数规模八倍于己的行业巨头Qwen2.5VL72B。  就在发布当天，浦东创投集团与张江集团宣布向智谱注资10亿元战略投资，首笔交割即时完成。 GLM4.1V9BThinking的诞生，标志着多模态模型从「感知」向...人工智能GLM-4.1V智谱AI多模态生成算家云从播客到带娃，看老黄、纳德拉、奥特曼这些CEO 如何在生活中使用 AI
原创 精华编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）在大多数人还在摸索AI能帮自己做什么时，那些全球最忙、最顶尖的大公司CEO，更是乐在AI中，更为恐怖地是，这些大佬可不是为了炫技，而是纯纯的刚需。他们用AI跟播客“对话”、用AI总结邮件、甚至在深夜带娃时，也离不开ChatGPT。不止办公室！本文带你看看，微软、OpenAI、苹果、英伟达、Zillow这五位CEO，分别是怎么在日常生活中「高频使用AI」的。速看。1.微软CEO萨提亚·纳德拉...播客奥特曼AI九大GraphRAG方法深度对比：选择最适合你的图检索增强生成方案
原创在目前AI市场上，RAG技术已经成为大语言模型应用的重要组成部分，而GraphRAG作为RAG的进化版本，通过引入图结构来处理复杂的知识关系，正在受到越来越多的关注。但面对市面上众多的GraphRAG变种，我们该如何选择最适合自己应用场景的方案呢？最近，一项名为GraphRAGBench的评估研究为我们提供了答案。它系统性地评估了总共九种主流GraphRAG方法，包括RAPTOR、LightRAG、GraphRAG、GRetriever、HippoRAG、GFMRAG、DALK、KGP和ToG...GraphRAGRAGMultiFinRAG：针对金融领域问答的多模态RAG框架，效果比ChatGPT-4o提升19%，Token使用减少60%
“MultiFinRAG:AnOptimizedMultimodalRetrievalAugmentedGeneration(RAG)FrameworkforFinancialQuestionAnswering”现代金融文件通常超过100页，包含复杂的文本、表格和图形，准确的问答（QA）对分析师和自动化金融代理至关重要。然而，现有问答方法面临文档长度超出LLM的令牌限制、API成本高、混合格式使得表格和图形的关系在转为文本时丧失等挑战。MultiFinRAG是一个专为金融问答设计的检索增强生成框架，解决传统大语言模...RAG框架ChatGPT-4o建立基于AI的知识体系：面向企业需求的LlamaIndex与Apache Tika
原创LlamaIndex是一套开源Python框架，类似于智能数据管理员，能够通过文档为AI提供信息支撑。它专为检索增强生成（RAG）而打造，可帮助AI在回答问题或生成内容前检索文件、数据库或记录条目，找寻正确信息。这样AI生成的答案将更加准确，且显著优于依赖预训练知识储备的常规聊天机器人。LlamaIndex的工作流程分为三个步骤：加载数据（读取PDF或Word等文件）；检索内容（像图书馆目录那样组织数据）；查询数据（让AI在目录中搜索答...LlamaIndexAIPython讲清楚了！一文看懂什么是世界模型
世界模型的定义世界模型是一种能够对现实世界环境进行仿真，并基于文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频、预测未来状态的生成式AI模型。它整合了多种语义信息，如视觉、听觉、语言等，通过机器学习、深度学习和其他数学模型来理解和预测现实世界中的现象、行为和因果关系。简单来说，世界模型就像是AI系统对现实世界的“内在理解”和“心理模拟”。它不仅能够处理输入的数据，还能估计未直接感知的状态，并预测未来状态...世界模型多模态数据我对 AI 写作的一些思考：Writing in the Age of LLMs
原创 精华编者按：当你收到一篇由AI完成的文章时，是否也有过这样的困惑：内容看似专业严谨，读起来却总觉得缺少什么？明明语法正确、逻辑清晰，为什么就是无法抓住读者的注意力？本文作者基于丰富的技术写作经验，深入剖析了AI生成内容的八大典型问题。更重要的是提出了一套完整的“人机协作写作流程”，每个环节都有具体的操作策略。作者还为那些被误判为“AI腔”的优秀写作技巧正了名，帮助大家重新审视那些优秀的表达方式。作者Shrey...AIAI写作SmolVLA来袭：用“小模型”解锁高效机器人控制
精华在当今这个科技飞速发展的时代，机器人已经逐渐走进了我们的生活。从工业生产线上的机械臂，到家庭中的扫地机器人，它们都在以各种形式为我们提供便利。然而，尽管我们在机器人控制领域取得了不少进展，但将这些技术真正应用到现实场景中，依然面临着诸多挑战。尤其是那些基于大规模视觉语言动作（VLA）模型的机器人系统，往往因为硬件和数据需求过高，而难以在普通环境中广泛部署。这些模型通常依赖于拥有数十亿参数的Transfor...小模型机器人SmolVLA模型开源MiniMax-M1接棒DeepSeek，中国AI走向高性价比创新
DeepSeekR1的发布让整个AI界重新思考成本与性能的关系。用相对较低的成本训练出媲美GPT4的模型，这种可能性正在变为现实。而现在，中国AI公司MiniMax又悄然交出了另一份答卷。这家因海螺（Hailuo）AI视频而声名鹊起的公司，刚刚发布了他们的最新大型语言模型MiniMaxM1。M1完全采用Apache2.0许可证开源，任何企业和开发者都可以免费使用。更有趣的是训练成本：仅用53.47万美元就完成了完整的强化学习训练。MiniMaxM1的成本控制能...DeepSeekAIMiniMax-M1我把DeepSeek微调参数扒光了，显存和性能优化的秘密都在这
精华前言上周，团队准备用DeepSeek32B模型做微调，结果第一次训练就遇到了显存爆炸。各种OOM错误让人抓狂。经过摸索和实践，终于摸清了LLaMAFactory参数配置的门道。今天把这些经验分享出来，希望能帮大家避开我踩过的坑。LLaMAFactory参数体系全景LLaMAFactory有400+个配置参数，看起来很复杂，但其实可以分为三个层次：核心层（必须配置）：决定能否跑起来优化层（影响性能）：决定跑得好不好高级层（锦上添花）：决定跑...DeepSeek微调参数Cursor 1.0 深度解析：它和 Windsurf，谁才是开发者的下一个“AI同事”？
精华VibeCoding，一个由AI领军人物AndrejKarpathy提出的概念，正描绘一种全新的软件开发范式：开发者“完全沉浸在氛围中，拥抱指数级增长，甚至忘记代码的存在”。这背后，是大型语言模型（LLM）日益精进的能力，正推动软件开发从传统的逐行编码，转向更直观、更具交互性的AI协作模式。在这股浪潮中，AI辅助开发工具无疑是核心角色。2025年6月初，备受瞩目的Cursor在经历了长达两年的打磨后，正式发布了其1.0版本。与其主要竞争对手...Cursor 1.0AI编码者字节跳动开源Seed-Coder，用六万亿token语料库训练的LLM
原创在当今数字化时代，代码数据对于训练大型语言模型（LLM）的重要性不言而喻。它不仅对编程任务有着直接的推动作用，还能提升模型更广泛的推理能力。然而，目前许多开源模型在构建代码数据集时，往往依赖于人工筛选和专家制定的规则，这种方式不仅耗时费力，还容易受到人为偏见的影响，难以在不同编程语言之间进行大规模扩展。而像Claude3.7和OpenAIo3这样的专有模型虽然在编程任务上表现出色，却对它们的数据细节守口如瓶。即使...字节跳动开源LLM
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