Base de conhecimento de IA

随着大型语言模型技术的飞速发展和广泛应用，其潜在的安全风险日益成为业界关注的焦点。为了应对这些挑战，全球众多顶尖科技公司、标准化组织及研究机构纷纷构建并发布了各自的安全框架。本文将梳理并剖析其中九个具...

在大语言模型（ LLM ）的研究领域，模型的 Leap-of-Thought 能力，即创造力，其重要性不亚于以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑推理能力。然而，目前针对 LLM 创造力的...

掌握 Claude Code：来自一线的代理式编码实战技巧 Claude Code 是一款面向代理式编码 (Agentic Coding) 的命令行工具。所谓代理式编码，指的是让 AI 具备一定的自主...

GPT-4.1 系列模型相较于 GPT-4o，在编码、指令遵循和长上下文处理能力上有了显著进步。具体来说，它在代码生成和修复任务上表现更优，能更精确地理解并执行复杂指令，并且可以有效处理更长的输入文本...

1. INTRODUÇÃO Na atual explosão de informações, uma grande quantidade de conhecimento é armazenada na forma de tabelas em páginas da Web, na Wikipédia e em bancos de dados relacionais. No entanto, os sistemas tradicionais de perguntas e respostas geralmente têm dificuldades para lidar com consultas complexas em várias tabelas, o que se tornou um grande desafio no campo da inteligência artificial. Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores ...

随着大型语言模型 (LLM) 能力的飞速发展，传统的基准测试，如 MMLU，在区分顶尖模型方面逐渐显现出局限性。仅仅依靠知识问答或标准化测试，已难以全面衡量模型在真实世界交互中至关重要的细微能力，例如...

大语言模型（LLM）的发展日新月异，其推理能力已成为衡量其智能水平的关键指标。特别是具备长推理能力的模型，例如 OpenAI 的 o1、DeepSeek-R1、QwQ-32B 和 Kimi K1.5 ...

引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其强大的语言理解和生成能力使其在多个领域得到了广泛应用。然而，LLMs 在处理需要调用外部工具的复杂任务时，仍然面临诸多挑战...

Python 生态向来不缺包管理和环境管理工具，从经典的 pip、virtualenv 到 pip-tools、conda，再到现代化的 Poetry、PDM 等等。每种工具都有其擅长的领域，但也常常...

导言 近年来，多智能体系统（MAS）在人工智能领域引起了广泛关注。这些系统通过多个大语言模型（LLM）智能体的协作，试图解决复杂的、多步骤的任务。然而，尽管人们对 MAS 充满期待，其在实际应用中的表...

像 Claude 这样的大型语言模型 (LLM) 并非由人类直接编写程序代码造就，它们是在海量数据中训练出来的。在这个过程中，模型自己学会了解决问题的策略。这些策略隐藏在模型生成每个词时进行的数十亿次...

近期，Anthropic 公司推出了一种名为 "think" 的新工具，旨在增强 Claude 模型在复杂问题解决方面的能力。本文将深入探讨 "think" 工具的设计理念、性能表现以及实际应用中的最...

摘要 信息检索系统对于有效访问大型文档集合至关重要。最近的方法利用大型语言模型（LLMs）通过查询增强来提高检索性能，但通常依赖于昂贵的监督学习或蒸馏技术，这些技术需要大量的计算资源和手工标注的数据...

大型推理模型在有机会时会利用漏洞。研究表明，可以使用大型语言模型（LLM）监控其思维链（chains-of-thought, CoT）来检测这些利用行为。惩罚模型的“不良想法”并不能阻止大多数不当行为...

背景 近期，一篇名为 Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learnin...

GraphRAG 项目 旨在利用非结构化文本中的隐含关系，扩展 AI 系统在私有数据集上可回答问题的范围。 相比传统的向量 RAG（或称“语义搜索”），GraphRAG 的一个关键优势是它能够回答针对...

如果你已经读过 Jina 上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》，那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次，我们将重点关注两个细节： 从长网页提取最优文...

Gemma 3 关键信息总结 一、关键指标 参数 详情 模型规模 1 亿到 270 亿参数，共四个版本：1B、4B、12B、27B 架构 基于 Transformer 的解码器专用架构，继承自 Gem...

1. 背景与问题 随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是扩散模型的进步，AI已经能够生成非常逼真的人像图片。例如，像InstantID这样的技术，只需要一张照片，就能生成具有相同身份特征的多个新图...