標簽：上下文理解

MME-CoT 是香港中文大學（深圳）、香港中文大學、字節跳動、南京大學、上海人工智能實驗室、賓夕法尼亞大學、清華大學等機構共同推出的用于評估大型多模態模...

ConverzAI是基于AI技術優化招聘流程的平臺。ConverzAI基于部署虛擬招聘人員（AI Agents），幫助企業在商業、醫療保健和專業招聘領域實現招聘流程的自動化和優...

AnyCharV 是香港中文大學、清華大學深圳國際研究生院、香港大學聯合推出的角色可控視頻生成框架，能將任意參考角色圖像與目標驅動視頻相結合，生成高質量的角...

RAG-FiT（曾用名RAG Foundry）是英特爾實驗室推出的開源框架，用在微調（fine-tuning）增強大型語言模型（LLMs）在檢索增強生成（RAG）任務中的表現。RAG-FiT...

LlamaV-o1是阿聯酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學等機構提出的新多模態視覺推理模型，旨在提升大型語言模型的逐步視覺推理能力。引入視覺推理鏈基準測試VRC-...

智能體RAG（Agentic RAG）是一種結合了AI智能體（Agent）和檢索增強生成（RAG）系統的方法。它通過引入智能體框架來改變處理問答方式的技術。與僅依賴大模型...

“日日新”融合大模型（SenseNova）是商湯科技于2025年1月10日正式推出的多模態大模型。模型實現了原生融合模態，深度推理能力與多模態信息處理能力均大幅提升...

NMT（No More Tuning）是UC Berkeley和阿里巴巴集團聯合推出的多任務學習框架，能解決多任務學習中不同任務優先級優化的問題。NMT將多任務學習問題轉化為約束...

Psi R0是靈初智能發布的首個基于強化學習的端到端具身模型。支持雙靈巧手協同進行復雜操作，能夠將多個技能串聯混訓，生成具有推理能力的智能體，完成并閉環...

上下文嵌入（Contextual Embedding）是一種將詞匯映射到向量空間的技術，它為每個詞生成一個基于其上下文的表示。這些表示能夠捕捉詞匯在不同上下文中的多樣...

上下文窗口指的是在自然語言處理（NLP）任務中，模型在處理一個特定輸入時所考慮的上下文信息的范圍。具體來說，它決定了模型在生成或理解文本時，可以同時看...

Midscene.js是基于AI技術的自動化SDK，通過用大型語言模型（LLM）簡化UI自動化測試中的命令。用戶用自然語言描述交互步驟或預期數據格式，Midscene.js將執行...

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種結合了信息檢索（IR）和自然語言生成（NLG）的技術。它通過從外部知識庫中檢索相關信息來增強大...

語義理解（Semantic Understanding）是自然語言處理（NLP）中的一個重要領域，關注于理解和解釋文本中詞匯、短語和句子的含義。涉及字面意義，還包括上下文、...

RWKV-7是RWKV系列的最新大模型架構版本，超越了傳統的attention和linear attention范式，具有更靈活的狀態演化能力，能在相同算力消耗下解決attention無法解...