漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-02-26 talkingdev

LLM开源项目:AI玩转《Pokémon》游戏

近日,一个名为'LLM plays Pokémon'的开源项目在技术社区引发了广泛关注。该项目利用LLM(大型语言模型)技术,成功实现了AI自主玩转经典游戏《Pokémon》。通过结合LoRA(低秩适应)和RAG(检索增强生成)等技术,该...

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2025-02-26 talkingdev

EmbodiedEval:全新交互式基准测试助力MLLM在具身任务中的能力评估

近日,EmbodiedEval作为一种全面且交互式的基准测试工具正式亮相,旨在评估多模态大语言模型(MLLMs)在具身任务中的表现。具身任务是指模型需要在物理环境中执行具体操作的任务,这对模型的感知、推理和执行能力提...

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2025-02-25 talkingdev

Browser Use开源Web Agents,推动自动化浏览技术发展

近日,Browser Use (YC W25) 宣布推出其开源项目——Web Agents,旨在通过自动化技术提升用户在浏览器中的操作效率。该项目基于先进的LLM和agent技术,能够模拟人类在网页上的操作行为,如点击、滚动、填写表单等。通...

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2025-02-25 talkingdev

Text4VPR:通过文本描述实现移动机器人地点识别

近日,一项名为Text4VPR的创新技术成功将视觉与语言结合,为移动机器人提供了仅通过文本描述即可实现地点识别的能力。这一技术突破了传统视觉定位的局限,使得机器人在复杂环境中能够更高效地识别和定位目标地点。Te...

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2025-02-25 talkingdev

Moonshot推出Block Attention混合算法,提升长上下文LLM性能

近日,Moonshot发布了一项名为Block Attention混合算法的创新技术,该算法在长上下文语言模型(LLM)中的应用表现卓越,被认为可与NSA相媲美。Block Attention混合算法通过优化注意力机制,显著提升了模型在处理长文...

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2025-02-25 talkingdev

LLM-SRec革新推荐系统:无需微调即可提升序列推荐精度

近日,LLM-SRec技术通过将用户序列行为直接整合到LLM(大语言模型)中,显著提升了推荐系统的准确性,且无需进行额外的模型微调。这一创新方法不仅简化了推荐系统的开发流程,还实现了推荐精度的新突破,成为当前推...

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2025-02-24 talkingdev

OmniServe框架开源,助力大规模LLM高效部署

近日,OmniServe发布了一个全新的统一框架,旨在优化大规模LLM(大语言模型)的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术,显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化,OmniServe能够...

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2025-02-24 talkingdev

STeCa框架:提升LLM Agents在长期任务中的表现

近日,研究人员推出了一种名为STeCa的创新框架,旨在通过自动识别和纠正次优行动来提升LLM Agents在长期任务中的表现。该框架的核心在于其能够对LLM Agents的每一步行动进行校准,从而确保在复杂的长期任务中,每一...

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