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理论

你必须领先掌握的九项AI技能(否则将被淘汰)

下一波AI浪潮不仅仅属于技术宅。 想象一下,仅仅一年后,AI带来最大财富的人不再只是程序员、营销人员或销售高手。 真正的赢家,是那些掌握了几项关键AI技能的普通人。
6/11/2025 8:10:45 AM
前端小智

AI数据自动化如何克服供应链数据挑战

当今的供应链比以往任何时候都更加互联互通且复杂,公司经常求助于AI来提高可见性、效率和韧性,但许多企业发现,它们的AI计划并未达到高期望值,真正的问题并不总是技术本身,而是为这些系统提供数据的数据的质量和可用性。 现代供应链中的数据挑战供应链产生海量数据,这些数据来自众多系统、格式和合作伙伴。 根据IBM的研究,大约80%的供应链数据仍是非结构化的,因此难以分析,这种碎片化的方法导致了重大的运营问题。
6/11/2025 7:11:00 AM
Deepak

IT领导者阻碍AI成功的五大障碍

AI,尤其是GenAI,正迅速成为提高整个企业生产力的有效解决方案,但成功的几个常见障碍仍然存在。 IT领导者越早识别并克服这些问题,他们的企业就能越快地从基于AI的系统中获得更多价值。 以下是企业在实现AI价值过程中需要克服的一些更具挑战性的障碍,以及IT领导者可以采取的应对措施。
6/11/2025 7:00:00 AM
Bob Violino

上下文窗口错觉:为什么你的 128K token 不起作用

一、当理论容量遭遇现实困境在大语言模型(LLM)的技术竞赛中,上下文窗口长度早已成为各家标榜的核心指标。 从GPT-4o的128K到Gemini 1.5的1M,模型厂商不断突破Token容量的上限,仿佛更长的上下文就意味着更强的信息处理能力。 然而,这场“军备竞赛”背后却隐藏着一个残酷的现实:模型对长上下文的利用率远低于理论预期。
6/11/2025 4:25:00 AM
大模型之路

构建AI Agent的最优学习路线总结:MCP、CrewAI和Streamlit

如何通过 MCP(Model Context Protocol) 创建一个结合网络搜索、AI 代理和图像生成的现代研究助手引言:AI 驱动的研究未来已来想象一下,您拥有一个个人研究助手,可以即时搜索网络、分析信息、生成全面的总结,甚至创建相关图像——所有这些都通过一个美观的 Web 界面完成。 如果这个助手还能由尖端的 AI 代理驱动,与外部工具和 API 无缝协作,会怎样? 欢迎体验 MCP-Powered Study Assistant —— 一款结合现代 AI 技术的革命性应用:• 🤖 CrewAI 代理,用于智能研究和写作• 📡 Model Context Protocol (MCP),实现无缝工具集成• 🌐 Streamlit,提供直观的 Web 界面• 🔍 通过 Brave Search API 实现实时网络搜索• 🎨 通过 Segmind API 进行 AI 图像生成这不仅仅是另一个 ChatGPT 包装器——它是一个完整的研究生态系统,展示了 AI 驱动应用的未来。
6/11/2025 3:22:00 AM
AI研究生

OCR 识别质量如何影响 RAG 系统的性能?有何解决办法?

检索增强生成(RAG)已成为连接大语言模型与企业数据的标准范式,但该方法存在一个鲜少被讨论的致命缺陷:当前生产环境中的 RAG 系统几乎全部依赖光学字符识别(OCR)技术处理 PDF、扫描件、演示文稿等文档,并默认假设识别结果足以支撑下游 AI 任务。 我们的深度分析表明,这一假设存在根本性缺陷。 OCR 的识别质量形成了一个隐形的天花板,甚至限制了最先进 RAG 系统的性能。
6/11/2025 3:10:00 AM
Baihai IDP

AI Agent!一个万亿市场正在觉醒

"你能帮我订个周末的餐厅吗? " 这句话,你可能每周都要说一遍。 打开手机,搜索餐厅,对比评分,查看菜单,打电话预订...整个流程下来,至少要花15分钟。
6/11/2025 3:00:00 AM
大数据AI智能圈

什么时候GraphRAG超越传统RAG:突破医学等知识密集任务的AI新范式和GraphRAG-Bench评估框架

核心速览研究背景研究问题:这篇文章要解决的问题是如何在检索增强生成(RAG)系统中有效利用图结构来提升大型语言模型(LLMs)的性能,特别是在知识密集型任务中。 研究难点:该问题的研究难点包括:现有基准测试(如HotpotQA、MultiHopRAG和UltraDomain)未能充分评估图结构在RAG系统中的有效性;现有数据集缺乏领域特定知识和明确的逻辑连接;现有基准测试的任务复杂度划分不细致,无法全面评估模型的复杂推理能力。 相关工作:该问题的研究相关工作有:传统的RAG系统通过将文本分块进行索引和检索,但这种方法会牺牲上下文信息;GraphRAG系统通过构建外部结构化图来改进LLMs的上下文理解能力,但其在实际任务中的表现不一致。
6/11/2025 2:55:00 AM
知识图谱科技

LLM 推理引擎综述:优化与效率的多维探索

大家好,我是肆〇柒,玩开源模型蛮久了,做开源模型项目的各位,应该都了解推理引擎在工程落地上的重要性。 一个好的推理引擎,不仅要具备算力的精准调度能力,还需要符合工程基线的稳定性指标,更重要的,还要保障模型的推理精度符合业务标准。 然而,随着模型规模的指数级膨胀,如何高效地部署和运行这些模型,成为了技术发展道路上的关键挑战。
6/11/2025 2:30:00 AM
肆零柒

Chrome内置AI多模态提示功能详解与实战

距离我上次撰写关于Chrome内置AI功能的博客已经过去了几周,随着本周Google IO大会的召开,涌现了许多新公告和更新。 您可以在Chrome开发者博客上找到近期变化的详细说明:"AI API现已进入稳定版和原始试用阶段,并推出新的早期预览计划API"。 最让我期待的一项功能终于发布了——多模态提示。
6/11/2025 2:13:00 AM
前端小石匠

两万字详解,如何为开放平台设计一个安全好用的 OpenAPI

前言为了确保软件接口的标准化和规范化,实现业务模块的重用性和灵活性,并提高接口的易用性和安全性,OpenAPI规范应运而生。 这一规范通过制定统一的接口协议,规定了接口的格式、参数、响应和使用方法等内容,从而提高了接口的可维护性和可扩展性。 同时,为了也需要考虑接口的安全性和稳定性,本文将针对这些方面介绍一些具体的实践方式。
6/11/2025 2:11:00 AM

Qwen:PARSCALE 让语言模型在并行中飞跃

大家好,我是肆〇柒。 今天,我们来聊聊大型语言模型(LLM)领域的一项研究——PARSCALE。 在人工智能快速发展的当下,大型语言模型应用前景无比广阔,然而,随着模型规模的不断膨胀,我们正面临着前所未有的挑战。
6/11/2025 2:00:00 AM
肆零柒

Java 代码居然能玩转 AI?这个神器把机器学习干懵了

兄弟们,是不是每次刷到 AI 相关的文章,看到满屏的 Python 代码就犯嘀咕:咱 Java 程序员在 AI 领域就只能当看客吗? 今天咱就来聊聊这个能让 Java 玩转 AI 的神器 ——Deeplearning4j(简称 DL4J),让咱们手里的 Java 代码也能在 AI 圈儿支棱起来! 一、当 Java 遇上 AI:一场迟到的双向奔赴说起机器学习框架,Python 阵营的 TensorFlow、PyTorch 那是相当风光,仿佛 AI 领域就是 Python 的天下。
6/11/2025 1:10:00 AM
儒猿团队

李飞飞团队新作:DiT不训练直接改架构,模型深度减半,质量还提高了

模型架构设计在机器学习中扮演着核心角色,与数据、算法、算力和基准测试一样重要。 它定义了模型函数、算子选择(如注意力机制、卷积)和配置设定(如模型深度、宽度)等等模型要素。 尽管如此,由于从头训练模型的成本过高 —— 尤其人们难以获得关于架构设计的深刻洞见(即哪些方案有效、哪些无效)。
6/10/2025 5:07:44 PM
机器之心

苹果在AI领域取得重大进展,图像生成技术可与DALL-E和Midjourney相媲美

苹果公司的机器学习研究团队开发出了一种突破性的AI系统,该系统能够生成高分辨率图像,可能对以DALL-E和Midjourney等流行图像生成器所依赖的扩散模型的主导地位构成挑战。 这项在上周发表的研究论文中详细介绍的技术名为“STARFlow”,是由苹果研究人员与学术合作伙伴共同开发的,该系统结合了标准化流(normalizing flows)与自回归Transformer,实现了研究团队所称的“与最先进的扩散模型相比具有竞争力”的性能。 这一突破发生在苹果面临AI领域批评声浪日益高涨的关键时刻。
6/10/2025 4:38:06 PM
Michael

华为创造AI算力新纪录:万卡集群训练98%可用度,秒级恢复、分钟诊断

大模型的落地能力,核心在于性能的稳定输出,而性能稳定的底层支撑,是强大的算力集群。 其中,构建万卡级算力集群,已成为全球公认的顶尖技术挑战。 但是,在华为,昇腾万卡算力集群,已经可以做到近乎“永不罢工”了:训练可用度达98%:这就好比你开着一辆车,全年365天里,有358天无论刮风下雨都能一脚油门就出发,从不掉链子,有问题可以随时检修,几乎不会耽误你的任何行程。
6/10/2025 4:36:29 PM

Ilya回归,获授「第四学位」!AI将完成人类能做的一切,毕业演讲实录

近日,消失了半年的Ilya突然现身多伦多大学,接受母校授予他的荣誉理学博士学位。 现场演讲亮点如下:AI将能够完成我们能做的所有事情,不仅仅是其中的一部分,而是全部。 大脑是一个生物计算机,而AI是数字计算机、一个数字大脑。
6/10/2025 4:29:25 PM
新智元

刚刚,2025哥德尔奖出炉!破解30年难题,十年论文摘桂冠

就在刚刚,理论计算机科学界迎来喜讯! 康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman,荣获2025年哥德尔奖! 凭借2016年合著的论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》,他们共享此奖。
6/10/2025 4:27:16 PM