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2025-05-21 talkingdev

专家指出:LLM函数调用难以扩展,代码编排更简单高效

近日,一篇技术文章指出,当前在处理大语言模型(LLM)的工具调用(MCP工具)时,常见的做法是将工具的输出结果重新输入到LLM中,并询问LLM下一步操作。然而,这种做法在扩展性上存在明显不足。相比之下,采用代码编...

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2025-05-21 talkingdev

KumoRFM:无需特定任务训练即可跨数据库工作的关系型基础模型

KumoRFM是一种预训练的关系型基础模型,其设计初衷是能够在任何数据库和预测任务上工作,而无需进行特定任务的训练。这一技术的突破性在于其通用性和适应性,能够显著降低企业在不同数据场景下部署AI模型的复杂性和...

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2025-05-21 talkingdev

Fastino推出TLMs:专精任务的语言模型,性能超越LLMs

在人工智能领域,通用大模型(LLMs)虽然功能强大,但对于特定任务而言,其庞大的计算资源消耗和较高的成本并不总是最优选择。为此,Fastino公司推出了专精任务的语言模型(TLMs),旨在为特定任务提供更高效、更精...

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2025-05-20 talkingdev

微软拥抱MCP协议打造Windows AI智能体生态

微软正将Model Context Protocol(MCP)原生集成至Windows系统,并推出Windows AI Foundry平台,此举将实现AI智能体与操作系统及应用程序的直接交互。该公司采取了严格的安全控制措施,包括防范令牌窃取和提示词注入...

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2025-05-16 talkingdev

OpenAI发布Codex研究预览:AI编程助手的新里程碑

OpenAI近日发布了其AI编程助手Codex的研究预览版,这一突破性技术基于GPT-3模型,专门针对代码生成和编程任务进行了优化。Codex能够理解自然语言指令并将其转化为功能性代码,支持包括Python、JavaScript、Go等在内...

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2025-05-16 talkingdev

[论文推荐] 新算法RXTX突破矩阵运算极限:XX^t计算速度超越现有技术

来自arXiv的最新研究论文提出了一种革命性的矩阵运算算法RXTX,该算法在计算矩阵与其转置的乘积XX^t时,比当前最先进技术减少了5%的乘法和加法运算量。值得注意的是,RXTX算法即使在小型矩阵X的情况下也能实现显著的...

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2025-05-16 talkingdev

AI三重透镜:工具、代理与模拟器的本质解析

最新理论框架将人工智能划分为三个核心认知维度:工具、代理和模拟器。作为工具时,AI严格遵循人类指令延伸能力边界;代理形态下则具备自主目标追求能力;而模拟器模式专精于无特定目标的流程仿真。研究表明,大型语...

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2025-05-13 talkingdev

[开源]LLMs在多轮对话中表现显著下降(GitHub仓库)

最新研究发现,大型语言模型(LLMs)在多轮对话任务中的表现存在显著缺陷。根据微软在GitHub上公开的研究项目数据显示,由于模型可靠性和早期错误假设问题,LLMs在多轮对话中的任务表现平均下降了39%。这一发现对当...

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