创新的供应链风险分析：先用知识图谱检索，再把检索到的“经济上最有意义”的子图喂给LLM/RAG
论文Exploring Network-Knowledge Graph Duality: A Case Stu...
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BitDistill：LLM权重从FP16量化到1.58-bit，精度基本无损，内存消耗下降显著，推理速度提升
论文BitNet Distillation提出 BitNet Distillation（BitDistill）...
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LLM 脑腐化（Brain Rot）：碎片化、吸睛但低信息的内容会在持续预训练中“腐蚀”模型的思考链条与长程记忆，且很难被事后微调完全补救
论文LLMs Can Get “Brain Rot”!提出并实证验证“LLM 脑腐化（...
Read MoreAB-UPT（Anchored-Branched Universal Physics Transformer）：具备较高准确性和效率的CFD建模替代
经典CFD（Computational Fluid Dynamics）仿真在汽车与航空航天外流场分析中耗时高、...
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SimPoly：通过基于第一性原理的机器学习力场（MLFF）方法进行聚合物模拟仿真
聚合物具有多尺度、强相互作用耦合等复杂性，传统经典力场（如 PCFF/OPLS）在可迁移性与精度上常受限，而从...
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DeepSeek-OCR：不是“一目十行”，而是“百行”乃至“千行”的上下文理解
当今大模型在处理长文本时，注意力计算随长度二次增长，算力与显存压力巨大。DeepSeek的最新模型DeepSe...
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用于自驱动实验室（self-driving laboratories, SDL）的AI智能体
大型语言模型（LLM）正被用于构建“自驱动实验室（self-driving laboratories, SDL...
Read MoreChatGPT的新建聊天中，能否指定一个或多个历史聊天记录作为本次对话的context？其实这是一个硬需求
短答：不能在“普通新建聊天”里直接指定某几段“历史对话”作为上下文自动载入。 但有几种官方支持的替代方案，能实...
Read More整合MinerU + Chonkie + RAG-Anything 的 RAG系统技术实现
今日略研究了一下整合MinerU + Chonkie + RAG-Anything 的 RAG系统技术实现：...
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自对数演化解码(Self Logits Evolution Decoding, SLED)：修正模型“知道的”（潜在知识）与“说出来的”（最终层logits经softmax得到的输出分布）之间的偏差
大型语言模型（LLM）在多任务上表现强劲，但“编造/幻觉”导致事实性不足，限制了实际可信度。论文SLED: S...
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包含数据/模型/工程三位一体内容的机器人学习（Robot Learning）教程
Robot Learning: A Tutorial是一篇面向研究者与实践者的“机器人学习”教程型综述，主张在...
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REFRAG (REpresentation For RAG) ：解决RAG处理大量外部知识时遇到的速度慢和内存占用大问题
论文REFRAG: Rethinking RAG based Decoding介绍了一种名为 REFRAG (...
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DeepMMSearch-R1：通过“多工具、多轮交互”检索增强推理循环，实现面向真实网页的多模态检索/推理一体化
现实应用中的多模态大模型（MLLM）在知识密集与信息检索型视觉问答任务上常受限于静态训练语料与长尾知识分布，难...
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寻路型AI（Wayfinding AI）：打造“更像医生”的健康对话系统
现代人获取健康信息的入口极多，但也伴随低质信息、理解偏差与焦虑等风险。大型语言模型（LLMs）虽然在医学知识与...
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ReasoningBank：构建“面向推理的记忆”机制，使智能体实现自主进化能力
大型语言模型（LLM）驱动的智能体正被用于长期、持续的真实世界任务（如网页浏览、软件工程自动化），但主流智能体...
Read More浅谈LiDAR(Light Detection and Ranging)
一、LiDAR 的基本原理 二、关键器件与系统构型 三、核心性能指标怎么读 四、误差来源与标定 五、点云处理与...
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ADRS（AI-Driven Research for Systems）：AI驱动下算法自动进化的系统研究新范式
论文Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Re...
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