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Transformer之父曝AGI下一步！大模型不再拼参数，三大硬件成关键
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社区头条当整个行业都在比拼千亿参数模型时，大模型真正需要的可能不是更大的规模。在硅谷举行的HotChips2025首日主题演讲上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人NoamShazeer给出了不一样的答案。  作为谷歌Gemini的联合负责人，NoamShazeer认为语言建模是"有史以来最好的问题"，但他指出大模型真正需要的是三大硬件支撑：更高的计算能力、更大的内存容量和带宽，以及更快的网络带宽。 很多人不知道，2015年时...人工智能transformerAI大模型LLM算家云企业级AI选型：Grok 4 Fast与GPT-5-mini的技术架构对比
社区头条2025年下半年，人工智能模型领域风起云涌。OpenAI于8月发布了备受瞩目的GPT5系列，其中GPT5mini以其惊人的性价比迅速成为社区焦点；仅仅一个月后，xAI于9月推出的Grok4Fast，则在速度和成本效益上，再次刷新了业界的认知。这两款模型的出现，共同标志着AI大模型的发展，正从过去单纯追求极致性能的“军备竞赛”，全面转向一个更务实、更注重工程化落地的“高性价比”时代。对于广大开发者和企业而言，这意味着顶尖AI能力的获取...Grok4FastGPT5MiniAI模型对比大模型选型AI性价比超越聊天：Grok 4 Fast的Agentic能力如何赋能企业研究
2025年9月19日，xAI公司发布了其最新一代高效AI模型——Grok4Fast。这款模型一经推出，便凭借其革命性的成本效益和惊人的响应速度，迅速在全球技术社区引发热议。报告显示，它能以大约二十五分之一的成本，实现与业界顶级模型相媲美的智能水平，其每秒344个令牌的输出速度，更是刷新了前沿模型的记录。然而，如果我们将目光仅仅停留在“更快更便宜”的标签上，可能会错失Grok4Fast带来的更深层次的技术变革。在其极致的性价比背...Grok4FastxAIAI大模型AgenticAI人工智能AI架构新思维：从单一“通才”到“专家团队”的模型选型
热门内容榜 • 最近上榜2025年，人工智能领域经历了又一个加速演进的年份。大语言模型（LLM）的生态以前所未有的速度变得繁荣而复杂，模型的数量、参数规模和能力维度都在持续刷新纪录。对于广大开发者和技术决策者而言，清晰地认知当前主流模型的特点、优势与适用场景，是做出正确技术选型、构建高质量AI应用的前提。一个显著的趋势是，AI正从过去由少数几个“通才”模型主导的格局，向着“通才”与“专才”协同工作的“专家系统”时代演进。通用模型...LLM选型多模态AIAI大模型QwenDeepSeek关于在智能体开发中工具节点的返回值处理
原创“智能体开发过程中存在很多细节性问题，而这些问题决定着智能体的质量。”最近要把RAG系统优化成智能体实现，因此又深入研究了一下智能体的实现方式，开发框架使用的是Langgraph；然后在工具执行的时候出了一点问题。智能体工具节点智能体简单来说就是会使用工具的大模型，主要由大模型(Model)+工具(Tool)+提示词(Prompt)构成；其原理就是通过让大模型理解用户问题，然后自己根据工具说明，生成调用参数执行工具，最终获取执行...智能体智能体开发RAGLanggraphICCV 2025 | 北大王选所推出AnyPortal：像素级操控视频背景，前景细节100%保留！
热门内容榜 • 最近上榜文章链接：https:arxiv.orgpdf2509.07472主页：https:gaowenshuo.github.ioAnyPortalGit链接：https:github.comgaowenshuoAnyPortalCode图1.ANYPORTAL，这是一个用于高一致性视频背景替换和前景重新照明的免训练框架。给定输入的前景视频和背景的文本或图像提示，本方法在和谐的光照下生成具有目标背景的视频，同时保持前景视频细节和内在属性亮点直击AnyPortal，一个高效且无需训练的视频背景替换框架。设计了一个模块化流程，...视频生成AI模型关于RAG系统在生成阶段的优化方案
原创“增强生成的处理会直接影响到模型生成质量，如果做不好，哪怕你文档处理的再好，召回的质量再高，也没什么用。”最近也写了很多关于RAG系统的内容，大部分都是在讲述文档处理和文档检索两部分内容；而RAG既然被称为检索增强，那么我们今天就从增强的角度讲一下怎么进行增强，有哪些注意点和问题。在RAG中大部分人的关注点可能都在文档处理和文档召回上，也会用大量的时间来优化这两部分内容；因此，往往忽视了增强这一块功能。...RAG检索增强生成大模型记一次大模型生成与审核的问题解决思路
原创“大模型并不是无所不能的，在其能力之外我们需要一些工程化能力来解决问题。”最近有一个功能是根据数据库表结构生成类似于API说明文档的功能；但业务需求是让模型生成文档之后，还需要对文档进行审核，也就是说模型生成，模型审核，最终在人工确认。关于业务需求的合理性就不多说了，我们只单纯的讨论一下技术实现。模型生成与审核从需求端来说，让模型根据库表结构生成说明文档能够大大提升处理效率，并且节约人工成本，这个...大模型模型生成模型审核关于相似度计算和Rerank重排序的区别和作用
原创“相似度召回的作用是快速从海量文档中召回相关文档，而rerank重排序的作用是在这些相关文档中找到相关性最高的文档。”这段时间在完成基于RAG的聊天对话系统之后，开始优化各个环节的功能；这时才真正发现，RAG做出来不难，想做好真的不容易。这次在优化上下文结构时发现了一个问题，那就是相似度计算和重排序；在刚开始对相似度计算和重排序的理解就是，通过相似度进行数据召回，然以后再通过重排序找到其中最相关的内容。这...RAGRerankEmbeddingLangChain 发布深度智能体框架Deepagents! 让智能体不再“浅尝辄止”
原创很多人做智能体时，会用“大模型+循环调用工具”的最简单架构。它好用，但常常很“浅”，一遇到复杂、长链路任务就容易跑偏、忘事、或停在半路。像DeepResearch、Manus、ClaudeCode这类“深度”智能体，是怎么补上的？核心其实就四件事：规划工具：先想清楚要做什么，再一步步做。子智能体：把复杂任务拆给更专精的小助手。文件系统：能读写文件，保留中间成果和上下文。详细提示词：把工作方法讲清楚，少走弯路。deepagents是...langchain深度智能体框架deepagents还在手动复制粘贴PDF？OCR和LLM到底该选谁，这篇说透了
原创近二十年来，只要一提到从图片或PDF里往外“抠”数据，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术几乎是唯一的答案。从读取银行支票到报销扫描发票，再到验证身份证照片，它一直是幕后的功臣。但现在，情况正在发生巨变。随着LLM（大型语言模型）的强势崛起，许多开发者开始“移情别恋”。更广阔的应用场景、更低的成本、更简单的开发流程，让无数曾被僵化的OCR系统困住的团队，惊叹于LLM处理非结构化数据的魔力。...PDFOCRLLM光学字符识别大型语言模型2025年五大本地大模型，程序员必看！
原创 精华 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜想象一下：你在没有网络的咖啡馆，敲着代码，身边的本地大模型却能像云端AI一样，帮你生成代码、调试问题，甚至写文档！这不是科幻，而是2025年本地大模型的现实。过去，代码生成依赖云端服务，隐私和成本总是让人头疼。如今，本地大模型让程序员彻底摆脱这些束缚，离线编程也能高效无忧！这篇文章带你盘点2025年最值得关注的本地大模型，告诉你如何用它们提升开发效率。为什么程序员需要本地大模型？你有没有遇到过这样的场景...大模型代码生成工具本地大模型Google 发布 TimesFM-2.5：更小、更强、更长上下文的时间序列基础模型
原创 热门内容榜 • 最近上榜在AI圈子里，语言模型已经把大家“卷”到飞起，但有一个方向正悄悄崛起——时间序列预测。别小看它，它关乎零售的库存管理、能源的供需平衡、金融的风险监测，甚至天气预报。最近，GoogleResearch带来了TimesFM2.5，一个只有2亿参数的时间序列基础模型，却能处理1.6万点的长序列上下文，还原生态地支持概率预测。更关键的是，它直接登顶了GIFTEval榜单，在零样本（ZeroShot）预测场景下，超越了之前一众大模型。这次更新不仅是...GoogleTimesFM-2.5时间序列基础模型一文读懂 Go 语言 AI 智能体框架 Eino：灵活高效的大模型应用开发工具
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜一、Eino是什么？一句话讲明白Eino（发音“Iknow”）是用Go语言写的大模型应用开发框架，核心能力是帮开发者快速搭建可扩展的AI智能体（Agent）。它把大模型应用拆成“可复用的组件”，再通过简单的代码编排，让这些组件按逻辑协作，不用重复造轮子。二、Eino适合谁？和主流工具比有啥优势？1.适用场景适合专业开发团队：需要深度定制AI应用（比如：复杂业务逻辑、高并发场景）。不适合纯业务人员：它是代码驱动的，没有可视化...Go 语言AI 智能体Eino框架大模型应用如何采用Kimi Slides快速而免费地创建PPT?
原创 社区头条对许多人来说，制作PPT是一项既耗时又费力的任务。从挑选合适的模板、确定每页PPT的文字量，到调整动画效果、反复校对排版……这一过程繁琐又耗时，令人疲惫不堪。无论是产品经理、软件工程师还是内容创作者，都曾为制作PPT而困扰。好在如今的人工智能工具可以帮他们从这些枯燥重复的工作中解放出来。月之暗面（MoonshotAI）公司最新推出了一款名为KimiSlides的智能助手，它能做到这一点！只需一个简单的提示，就能在几分钟内生...生成式人工智能Kimi Slides人工智能助手一文全面剖析面向生产场景的开源 RAG 技术栈
原创要搭建“生产级”的检索增强生成（RAG）系统，你需要按按照“分层思维”的设计，每一层都对应解决一个具体问题，从数据的“接入”到用户与应用的“交互”，形成完整闭环。下面我们详细拆解生产级RAG系统的核心技术层及对应工具：1.前端框架（Frontendframeworks）这是用户与系统交互的“入口”，用于搭建简洁易用的界面（UI），常用工具包括NextJS、Streamlit、VueJS等。2.LLM编排框架（LLMframeworksfororchestration）负责连...RAG开源检索增强生成从 “技术炫技” 到 “业务落地”：DeepResearch 企业级 AI 架构的破局之道
原创 精华当AI大模型的“炫技式应用”逐渐褪去热度，企业真正关心的问题浮出水面：如何让AI从“对话助手”进化为“业务伙伴”，切实解决合同审核、报告生成、知识管理等核心场景的痛点？阿里通义DeepResearch及其生态解决方案（给出了答案：一套围绕“业务价值闭环”构建的企业级AI架构，让大模型从“实验室”走进“生产线”。一、企业大模型落地的“四座大山”：架构设计的起点在聊DeepResearch的架构之前，必须先直面企业落地的真实困...DeepResearchAI架构AI大模型FlowRL：基于流平衡的大语言模型推理奖励分布匹配方法
摘要本文深入分析了最新发表的论文《FlowRL:MatchingRewardDistributionsforLLMReasoning》，该研究提出了一种创新的强化学习方法来优化大语言模型的推理能力。与传统的奖励最大化方法不同，FlowRL通过匹配完整的奖励分布来促进多样化的推理路径探索，有效解决了现有方法中的模式坍塌问题。实验结果显示，FlowRL在数学推理任务上比GRPO平均提升10.0%，比PPO平均提升5.1%，在代码推理任务上也表现出持续的优越性能。研究背景与动...FlowRL大语言模型GRPOFair-GPTQ：面向大型语言模型的偏见感知量化方法
精华本文对IrinaProskurina等人发表的论文"FairGPTQ:BiasAwareQuantizationforLargeLanguageModels"进行全面分析。该研究首次将公平性约束直接集成到量化过程中，为解决大型语言模型量化过程中的偏见放大问题提供了创新解决方案。研究背景与动机随着生成式语言模型规模的不断扩大，其高内存需求促使研究者广泛采用量化技术来降低计算成本、内存使用和推理延迟。量化通过将模型权重映射到低精度整数来实现这一目标。虽然GPTQ等方法能...语言模型Fair-GPTQAI超越表面对齐：通过概率消融拒绝方向重建LLM安全机制
摘要随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，其安全性问题日益凸显。越狱攻击作为一种新兴的对抗性攻击手段，对现有的安全对齐方法构成了严重挑战。本文深入分析了DeepRefusal这一创新性安全对齐框架，该框架通过概率消融拒绝方向的方式，从根本上重建了LLM的安全防御机制。研究表明，DeepRefusal不仅能够有效抵御预填充和拒绝方向操纵等已知攻击，还展现出对未知越狱策略的强大泛化能力，将攻击成功率降低约95%，同时...LLM安全机制DeepRefusal
