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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
消息称 OpenAI 已同谷歌敲定一份云 AI 算力交易，减少对微软依赖
路透社报道称 OpenAI 在经历数月谈判后已于 5 月同谷歌达成一项云 AI 算力购买协议。
6/10/2025 11:01:44 PM
溯波（实习）
突破传统！FUDOKI 模型让多模态生成与理解更灵活、更高效
近年来人工智能领域发生了翻天覆地的变化，尤其是大型语言模型（LLMs）在多模态任务上取得了显著进展。 这些模型在理解和生成语言的能力上展现出了强大的潜力，但目前大多数多模态模型依然采用自回归(AR)架构，推理过程较为单一、缺乏灵活性。 为此，香港大学和华为诺亚方舟实验室的研究团队提出了一种全新的模型 ——FUDOKI，旨在打破这一局限。
6/10/2025 7:00:56 PM
AI在线
小红书重磅出击！全新开源大模型 “dots.llm1” 震撼登场，参数量达 1420 亿！
近日，小红书的 hi lab 团队正式推出了其首个开源文本大模型 ——dots.llm1。 这一新模型以其卓越的性能和庞大的参数量引起了业界的广泛关注。 dots.llm1是一款大规模的混合专家（MoE）语言模型，拥有惊人的1420亿个参数，其中激活参数达到140亿。
6/10/2025 6:00:56 PM
AI在线
蚂蚁数科加速推进AI战略，设立“AI+产业创新”实验室
6月10日，在2025第九届数字金融与金融安全大会上，蚂蚁数科宣布天玑实验室全面升级，从原“数字身份安全实验室”升级为“人工智能 产业创新”实验室。 实验室将聚焦AI大模型在产业应用中的关键技术突破，通过打造'产学研用'协同创新生态，推动AI技术创新与产业深度融合。 十三届全国政协委员、原保监会党委副书记、副主席周延礼，北京工业大学教授，信息系统工程领域专家沈昌祥，全国政协委员、九三学社中央常委王汝芳，北京市海淀区地方金融管理局局长杨颖，中关村互联网金融研究院院长、中关村金融科技产业发展联盟秘书长刘勇，蚂蚁数科首席技术官、蚂蚁集团副总裁王维共同出席实验室升级的揭牌仪式。
6/10/2025 6:00:56 PM
AI在线
Mistral 将推出其首个推理模型 Magistral，与 OpenAI 和 DeepSeek 展开竞争
在伦敦科技周的炉边谈话中，门施告诉 CNBC：Mistral 的新模型“擅长数学，也擅长编码”。他强调，该模型“具备与所有其他模型的竞争力”，包括 OpenAI o1 及 DeepSeek R1。
6/10/2025 6:00:35 PM
问舟
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
苹果再轰AI推理能力，GitHub大佬怒怼：这不是推理能力的真实面貌！
最近，苹果公司发布了一篇引发热议的论文，指出当前的大语言模型（LLM）在推理方面存在重大缺陷。 这一观点迅速在社交媒体上引起热议，尤其是 GitHub 的高级软件工程师 Sean Goedecke 对此提出了强烈反对。 他认为，苹果的结论过于片面，并不能全面反映推理模型的能力。
6/10/2025 5:00:56 PM
AI在线