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RAG+的一些前沿动向:兼看长文本、投标写作以及R1可解释性的有趣探索

2025年2月19日14时 作者 老刘说NLP

家一起参考。
围绕Ktransformer认知误区,长文本新策略工作,投标文件写作项目,RAG输入去

分类 大模型 标签 Block Attention、 DeepSeek、 kimi、 Native Sparse Attention、 R1推理链条的可解释性、 t-SNE 发表评论

从高低维度出发,重新理解AI

2024年12月5日7时 作者 AIGC开放社区

我们看到的世界是真实的吗?
高维世界在低维世界中如何投影?
虽然升维困难重重,降维又会带来诸多灾难,

分类 资讯 标签 t-SNE、 主成分分析PCA、 强化学习框架、 时间维度应用、 自适应压缩策略、 降维灾难 发表评论

让模型预见分布漂移:动态系统颠覆性设计引领时域泛化新革命|NeurIPS 2024

2024年12月2日14时 作者 新智元

新智元报道
编辑:LRST
【新智元导读】
研究人员提出了一种方法,能够在领域数据分布持续变化的动态

分类 资讯 标签 Koodos、 t-SNE、 定量分析、 数据漂移、 时域泛化方法、 模型连续动态系统 发表评论

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