➡️
继续阅读
-
这个世界模型训练完就“退场”，机器人反而更能干了
光象科技联合清华发布物理原生世界模型ActEffect，训练时预测动作后果并优化策略，执行时退出部署以降低成本。在LIBERO等基准测试中成功率领先，已用...
-
Kimi K3 模型结构（6）：输入端与零件，MoonViT-V2、MTP、Per-Head Muon
Kimi K3模型采用从零训练的MoonViT-V2视觉编码器，27层、patch14结构，支持高分辨率图像token化；MTP层预训练后微调为EAGLE...
-
EP224：MCP与RAG及AI代理的对比
本文介绍MCP、RAG与AI Agent的区别：MCP是连接AI与外部工具的标准协议；RAG通过检索外部数据提供最新答案；AI Agent能自主决策执行任...
-
Kimi K3 模型结构（5）：宽度维度，Stable LatentMoE
Kimi K3模型采用Stable LatentMoE作为FFN，基于NVIDIA LatentMoE改进，将输入压缩至半宽latent空间，增加RMSN...
-
Claude Fable 5.1 对比 Fable 5：在实际工作中，我无法区分它们。
Anthropic发布Claude Fable 5.1，宣称在编码和知识工作上有重大进步，基准测试得分翻倍。但作者用四个真实任务测试新旧模型，发现两者准确...
-
在代理式RAG中建立信任始于证据
Agentic RAG通过代理重写查询、选择数据源和搜索方式，提升检索覆盖率，但需记录决策链以建立信任。系统应保留查询、来源、拒绝原因等痕迹，验证引用支持...
