本文通過’apple pen’梗，揭秘了大語言模型工作原理。解析Transformer架構(gòu)中編碼器如何將文本轉(zhuǎn)化為向量，解碼器如何基于概率預(yù)測下一個詞。強調(diào)大模型并非真正理解語言，而是通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后進行概率采樣，這種高度工程化的語言…

階躍星辰發(fā)布的STEP3-VL-10B是一款僅100億參數(shù)的輕量化多模態(tài)大模型，卻能在各項基準測試中全面超越同量級模型，甚至媲美千億參數(shù)級別的GLM-4.6V-106B、Qwen3-VL-235B及頂級閉源模型Gemini 2.5 Pro。其成功得益于統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練、規(guī)?；瘡娀瘜W(xué)習(xí)和創(chuàng)新的并行協(xié)…

文章介紹了Agentic AI的8層架構(gòu)模型，從基礎(chǔ)設(shè)施層到運維治理層，詳細解析了每一層功能和重要性。強調(diào)Agentic AI不僅是模型能力提升，更是系統(tǒng)形態(tài)變化，需從工程視角全面考慮。這套架構(gòu)被工程現(xiàn)實逐步"逼"出，代…

本文針對RAG應(yīng)用場景中復(fù)雜文檔解析的難點，提出了三種解決方案：OCR技術(shù)適合處理文字表格多的文檔，成本低但結(jié)構(gòu)保留有限；多模態(tài)模型能同時識別文字、圖片等內(nèi)容；自定義處理結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)針對不同文檔提供專門解析流程&a…

以下是對您提供的博文內(nèi)容進行 深度潤色與結(jié)構(gòu)重構(gòu)后的技術(shù)文章 。我已嚴格遵循您的全部要求： ? 徹底去除AI痕跡 ：全文采用真實工程師口吻，穿插實戰(zhàn)經(jīng)驗、踩坑反思、行業(yè)觀察和教學(xué)式講解； ? 摒棄模板化標題與刻板結(jié)構(gòu) …

SeqGPT-560M效果展示：微博熱搜話題自動聚類與核心事件抽取 你有沒有刷過微博熱搜，被一連串相似又混亂的話題繞暈過？比如“#張偉曬新劇路透#”“#張偉新劇殺青花絮#”“#張偉劇組探班現(xiàn)場#”——明明是同一件事，卻分散在七八個詞條…

GLM-4-9B-Chat-1M驚艷效果：FCC認證文檔中射頻參數(shù)提取合規(guī)性聲明自動生成 1. 為什么FCC文檔處理需要一個“能讀完一整本說明書”的AI？ 你有沒有試過打開一份FCC認證文檔？不是PDF第一頁的摘要，而是真正的完整版——動輒300頁起步…

快速上手YOLOv13：官方鏡像Flash Attention加速推理 1. 為什么這次更新值得你立刻嘗試？ 你可能剛把YOLOv12的環(huán)境調(diào)通，甚至還在為模型推理速度發(fā)愁——別急，YOLOv13已經(jīng)來了，而且它不是簡單地“加了個版本號”。 這不是…