理论
Transformer+Mamba黄金组合!长文推理性能飙升3倍,性能还更强
过去几年,Transformer虽稳坐AI架构「铁王座」,但其二次方复杂度带来的算力消耗和长序列处理瓶颈,限制了大模型在推理阶段处理长文本。 Mamba凭借「线性复杂度」异军突起,非常适合长序列任务,有望成为Transformer架构的替代品,但在处理全局关系上偏弱。 Mamba Transformer混合架构可以将二者的优势互补,实现「效率」和「性能」的双丰收。
4/21/2025 9:07:00 AM
新智元
这样在本地搭建DeepSeek可以直接封神:本地部署+避坑指南(升级版)
本文旨在提供一个全面且详细的DeepSeek本地部署指南,帮助大家在自己的设备上成功运行DeepSeek模型。 无论你是AI领域的初学者还是经验丰富的开发者,都能通过本文的指导,轻松完成DeepSeek的本地部署。 一、本地部署的适用场景DeepSeek本地部署适合以下场景:高性能硬件配置:如果你的电脑配置较高,特别是拥有独立显卡和足够的存储空间,那么本地部署将能充分利用这些硬件资源。
4/21/2025 8:47:18 AM
冰河
让DeepSeek更可靠!清华提出Hyper-RAG,用超图提升知识建模精准度
大语言模型(Large Language Models, LLMs)在面对专业领域知识问题的时候,经常会生成偏离既定事实的回复,或模糊不清的回答,从而带来了潜在应用风险。 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)通过构建特定领域知识库,采用基于向量的检索技术来提取与给定查询相关的信息,从而使LLM能够生成更准确、更可靠的内容。 然而,现有的基于图的RAG方法受限于仅能表示实体之间的成对关联,无法表示那些更复杂的多实体间的群组高阶关联,导致数据结构化过程中这些高阶信息的丢失。
4/21/2025 8:45:00 AM
新智元
DeepSeek-R1「内心世界」首次曝光!AI显微镜破解R1大脑,发现神秘推理机制
推理模型的内心世界是怎么想的? 推理模型与普通LLM之间有没有本质的区别? 一直以来,AI内部的运作机理就像个「黑箱子」。
4/21/2025 8:42:00 AM
新智元
LeCun被痛批:你把Meta搞砸了!烧掉千亿算力,自曝折腾20年彻底失败
凭借着GPT/o系列、Gemini 2.5、Claude的强大能力,OpenAI、谷歌、Anthropic纷纷在AI大战中各领风骚。 唯独Meta,没有走在前沿。 Llama 4自发布以来种种拉跨的表现,让Meta在某种程度上沦为了业内的「笑柄」。
4/21/2025 8:40:00 AM
新智元
OpenAI CFO重磅曝料:AGI近在咫尺,全球最强编程智能体已就绪!
OpenAI,正引领生成式AI的革命浪潮。 这家公司如何确立行业领先地位? 又采取了哪些策略保持竞争优势?
4/21/2025 8:35:00 AM
新智元
仅需0.4GB,参数只有0和±1!微软开源首个原生1 bit模型,CPU轻松跑
大模型轻量化终于又有好玩的了。 就在最近,微软亚研院开源了第一款参数量达到20亿,并且还是原生1bit精度的LLM——BitNet b1.58 2B4T。 论文地址:,其实都在模型名字里了:1.
4/21/2025 8:30:00 AM
新智元
马斯克炫酷变身毒液!实测通义Wan2.1首尾帧视频模型,还能“拼接”经典梗图
在GitHub狂揽1w 星标的通义万相Wan2.1,又双叒上新了! 最新打开方式是酱婶儿的:给出开始(首帧)和结束(尾帧)两张图片,Wan2.1便能分分钟生成一段丝滑的5s、720p视频。 根据前后视角的不同,还能自动调整镜头角度,缓慢变成高空俯拍,并同时保证人物光影正确:原来这是阿里通义万相Wan2.1最新开源的首尾帧视频模型,基于Wan2.1文生视频14B大模型,为创作者们提供更高效、更灵活的视频制作方式。
4/21/2025 8:27:00 AM
量子位
纯自回归图像生成模型开源来了,复旦联手字节seed共同捍卫自回归
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功,但在图像生成领域,扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。 虽然一些早期工作如Parti、LlamaGen,尝试用更强的视觉tokenizer和Transformer架构来提升自回归生成的效果,但他们论文中的结果表明,只有更多的参数量才能让自回归模型勉强和扩散模型“掰掰手腕”。 这也让越来越多的研究者质疑自回归视觉生成是否是一条可行、值得探索的路径。
4/21/2025 8:20:00 AM
量子位
生成式AI时代下的数据、模型与用户保护全攻略
译者 | 核子可乐审校 | 重楼生成式AI正在重塑企业运营模式,以前所未有的规模实现自动化、内容生成和智能决策。 从AI驱动的聊天机器人到高级代码生成和创意设计,生成式AI正在通过提升效率与创新能力引发行业革命。 然而,伴随技术进步而来的还有企业必须应对的重大安全风险。
4/21/2025 8:19:36 AM
核子可乐
基于ChatGPT用AI实现自然对话
1.概述ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一,通过预训练和微调的方式,ChatGPT可以生成高质量的文本,可应用于多种场景,如智能客服、聊天机器人、语音助手等。 本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图,帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容在当今快速发展的人工智能领域,自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术是研究的重要方向之一。
4/21/2025 8:13:58 AM
打破LLM的语境障碍:InfiniRetri vs RAG
译者 | 晶颜审校 | 重楼大型语言模型(LLM)正在重塑人工智能的格局,然其亦面临一项持续性挑战——检索和利用超出其训练数据的信息。 目前,有两种模式相左的方法可以解决这个问题:其一为InfiniRetri,该方法借助LLM自身的注意力机制,从长输入中检索相关上下文;其二是检索增强生成(RAG),它在生成响应前,动态地从结构化数据库获取外部知识。 每种方法都有其独特的优势、局限性和权衡之处。
4/21/2025 8:11:09 AM
晶颜
半马变翻车现场!宇树科技最新回应:G1开跑即摔倒系未使用原生算法!天工换三次电池夺冠——但也非独立智能!
出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)宇树科技回应了机器人半马“开跑即摔倒”争议! 昨日,北京亦庄科技园举办了一场别开生面的赛事:全球首场人形机器人半程马拉松。 21台机器人被安排在专属跑道上与数千名人类选手同时出发,试图完成21公里的挑战。
4/21/2025 7:41:41 AM
谈谈 RAG 的四个级别
选择正确的 RAG(检索增强生成)架构主要取决于具体的用例和实施要求,确保系统符合任务需求。 Agentic RAG 的重要性将日益增加,与Agentic X的概念相一致,其中代理能力嵌入个人助理和工作流程中。 这里的“X”代表代理系统的无限适应性,能够实现无缝任务自动化和跨不同环境的明智决策,从而提高组织效率和自主性。
4/21/2025 6:25:00 AM
晓晓
企业级RAG选择难题:数据方案的关键博弈
智能时代,企业数据每日剧增。 员工寻找答案的效率直接影响工作流程,StackOverflow调查表明54%的开发者因等待问题答案而工作中断。 信息就在那里,却被深埋在企业资源迷宫中。
4/21/2025 4:50:00 AM
大数据AI智能圈
基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统
在大模型 Agent 发展浪潮下,如何通过模型驱动外部工具调用(Tool Calling)已成为构建智能业务系统的关键能力。 本文将手把手带你通过 Spring AI MCP(Model Context Protocol) DeepSeek-R1-7B 打造一个可落地的企业级智能 Agent。 项目背景与架构设计技术选型Spring AISpring 官方推出的 AI 接入框架,支持 LangChain、MCP、RAG 等能力;MCP(Model Context Protocol)模型与工具之间通信的协议桥梁;DeepSeek-R1-7B国产高性能开源大模型,已支持 Chat Completion、Tool Calling 接口;Ragflow用作 RAG 架构引擎(可选);系统功能用户向模型提问模型判断是否调用工具(如数据库查询)MCP 注册的工具服务完成任务模型生成最终响应环境准备安装依赖复制本地部署 DeepSeek-R1-7B 模型推荐使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-7B 模型服务:复制构建 Spring AI MCP 工具服务示例业务:产品信息查询复制注册 MCP 工具复制模型端配置(Ragflow 示例)在 ragflow.config.yaml 中配置模型地址及 MCP 工具启用:复制前端调用(可选)复制测试效果用户输入:复制输出结果:复制模型会自动触发 query-product 工具,无需用户指定,展示 Agent 工具能力。
4/21/2025 4:22:00 AM
编程疏影
告别SQL!四大技术重构数据查询:Text2SQL/RAG/TAG/MCP谁主沉浮?
想象这样的场景:市场部新来的实习生对咖啡机说:“帮我查华东区过去半年销量TOP3的爆款饮品,按周环比增长率排序。 ”系统秒速生成动态报表——这不再是科幻片桥段,而是自然语言查询技术带来的现实革命。 随着大模型突破性发展,企业数据正从“程序员黑箱”迈向“全员可探”的新纪元。
4/21/2025 4:10:00 AM
推推君
Cursor模型选型终极指南:解锁高效开发新姿势
引言在AI驱动开发的浪潮下,如何选择合适的工具模型成为决定项目成败的关键。 本文将结合MacOS环境下的Cursor 0.48.9实战体验,深度解析四大核心模型(Auto/Claude 3.7/GPT-4O/Gemini 2.5)的选型策略,助您构建高质量开发闭环。 一、智能开发新范式:Cursor的核心优势作为新一代AI开发利器,Cursor通过模型即服务的架构重塑开发流程。
4/21/2025 3:30:00 AM
前端组件开发
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