标签：多模态
多模态与长文本推理：月之暗面Kimi的AI技术革新之路
月之暗面凭借Kimi大模型在AI领域崭露头角，专注于多模态和长文本推理能力。2025年，该公司计划通过强化学习进一步提升SOTA结果，推动AI技术的创新与落地。本...
检索增强生成（RAG）：突破大模型局限的关键技术
本文深入探讨了检索增强生成（RAG）技术如何突破大语言模型的局限，提升其性能和应用场景。文章详细介绍了RAG的工作原理、优势及实际应用案例，并结合大模型...
智源研究院BGE模型：中国AI在Hugging Face榜单的突破
智源研究院的BGE模型在Hugging Face月度榜单中登顶，成为中国首个获得该榜单冠军的国产AI模型。BGE是一款开源通用向量模型，专为信息检索和大语言模型检索增...
LangChain：构建未来AI助手的关键工具与挑战
本文探讨了LangChain在构建未来AI助手中的关键作用，分析了其技术优势与面临的挑战，包括多模态、因果推理、提示工程等。同时，文章也讨论了开发者对LangChai...
构建未来AI助手：LangChain与Agent系统的技术探索
本文探讨了构建未来AI助手所需的技术和趋势，包括多模态、因果推理、记忆访问和常识推理。通过介绍LangChain框架及其在Agent系统中的应用，分析了实现这些技...
未来AI助手的记忆访问技术：挑战与机遇
本文探讨了未来AI助手的记忆访问技术，分析了多模态、因果推理和常识推理的重要性，并介绍了LangChain等工具在解决编排、数据工程和提示工程挑战中的应用。
从多模态到因果推理：AI助手的未来之路
TED演讲深入探讨了构建未来AI助手所需的关键技术和趋势，包括多模态、因果推理、记忆访问和常识推理。演讲还分析了实现这些技术面临的挑战，如编排、数据工程...
机器识别：人工智能时代的核心驱动力
本文探讨了机器识别作为人工智能的核心技术，如何通过深度学习、神经网络等技术实现从判别到生成、从单模态到多模态的跨越，并深入分析了其在工业、医疗、交...
月之暗面强化学习战略：多模态与长文本推理的未来布局
月之暗面将“持续拿到SOTA结果”作为核心目标，并计划在2025年强化多模态和长文本推理能力。面对DeepSeek的竞争，月之暗面可能将强化学习作为重点方向，探索闭...
月之暗面技术创新：Muon优化器助力大规模预训练模型突破
月之暗面团队通过改进Muon优化器，成功将其应用于大规模预训练模型，显著降低算力需求并提升模型性能。这一技术突破不仅验证了Muon在大规模训练中的可行性，...
1
2
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。