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什么，你在开发RAG竟然还没听说过Embedding模型还有排名？在AI应用开发热潮中，Embedding模型的选择已成为决定RAG系统成败的关键因素。然而，令人惊讶的是，许多开发者仍依靠直觉或跟风选择模型，而非基于系统化评估。
只需几句话，AI 模型就可以被提示创作一个故事、一幅图像，甚至一部短片。但根据 Weber Wong 的说法，“这些模型都是“由非创意人士制作，供其他非创意人士感受创意的。”
LLM在推理任务中表现惊艳，却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架，将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM，让模型像人类一样「边想边改」，无需外部帮助即可提升准确性。
现有的可控Diffusion Transformer方法，虽然在推进文本到图像和视频生成方面取得了显著进展，但也带来了大量的参数和计算开销。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
通过Deepseek、ChatGPT、Gemini等大模型说出来的话，不少没有辨别能力的小伙伴就会默认是公道与正确的。其实是未必。1.Deepseek、ChatGPT、Gemini等联网搜索的结果与规则还在完善；
3月3日，智谱公布了最新一轮融资：本轮战略融资金额超10亿元人民币，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。智谱称：此次融资旨在推动智谱国产基座GLM大模型的技术创新和生态发展。
AI如何理解物理世界？视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破，无需硬编码核心知识，在自监督预训练中展现出对直观物理的理解，超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。
近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。