标签：上下文理解

AnyCharV 是香港中文大学、清华大学深圳国际研究生院、香港大学联合推出的角色可控视频生成框架，能将任意参考角色图像与目标驱动视频相结合，生成高质量的角...

RAG-FiT（曾用名RAG Foundry）是英特尔实验室推出的开源框架，用在微调（fine-tuning）增强大型语言模型（LLMs）在检索增强生成（RAG）任务中的表现。RAG-FiT...

LlamaV-o1是阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构提出的新多模态视觉推理模型，旨在提升大型语言模型的逐步视觉推理能力。引入视觉推理链基准测试VRC-...

智能体RAG（Agentic RAG）是一种结合了AI智能体（Agent）和检索增强生成（RAG）系统的方法。它通过引入智能体框架来改变处理问答方式的技术。与仅依赖大模型...

“日日新”融合大模型（SenseNova）是商汤科技于2025年1月10日正式推出的多模态大模型。模型实现了原生融合模态，深度推理能力与多模态信息处理能力均大幅提升...

NMT（No More Tuning）是UC Berkeley和阿里巴巴集团联合推出的多任务学习框架，能解决多任务学习中不同任务优先级优化的问题。NMT将多任务学习问题转化为约束...

Psi R0是灵初智能发布的首个基于强化学习的端到端具身模型。支持双灵巧手协同进行复杂操作，能够将多个技能串联混训，生成具有推理能力的智能体，完成并闭环...

上下文嵌入（Contextual Embedding）是一种将词汇映射到向量空间的技术，它为每个词生成一个基于其上下文的表示。这些表示能够捕捉词汇在不同上下文中的多样...

上下文窗口指的是在自然语言处理（NLP）任务中，模型在处理一个特定输入时所考虑的上下文信息的范围。具体来说，它决定了模型在生成或理解文本时，可以同时看...

Midscene.js是基于AI技术的自动化SDK，通过用大型语言模型（LLM）简化UI自动化测试中的命令。用户用自然语言描述交互步骤或预期数据格式，Midscene.js将执行...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强大...

语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，关注于理解和解释文本中词汇、短语和句子的含义。涉及字面意义，还包括上下文、...

RWKV-7是RWKV系列的最新大模型架构版本，超越了传统的attention和linear attention范式，具有更灵活的状态演化能力，能在相同算力消耗下解决attention无法解...

Promptriever 是约翰斯·霍普金斯大学和Samaya AI联合推出的新型检索模型，能像语言模型一样接受自然语言提示，用直观的方式响应用户的搜索需求。Promptriever...

提示词工程（Prompt Engineering）是与大语言模型（LLM）交互的主要方式，旨在挖掘模型潜能并完成复杂任务。那么，究竟什么是提示词工程？它的发展历程、设计...