Qwen3-0.6B模型的Scaling Law怎么计算？

⏺ Scaling Law 描述验证集交叉熵损失 L 与参数量 N、数据量 D、计算量 C 的幂律关系：

MemoryAgentBench深度拆解

代码资源：https://github.com/HUST-AI-HYZ/MemoryAgentBench

HL-CMR: 跨模态检索的超图学习

摘要：跨模态检索是多媒体理解中的一项基本任务，旨在利用一种模态（如文本）查询另一种模态（如图像）中具有相似语义的样本。现有方法仅关注单个样本之间的点对点比较，而...

DeepSeek-V4 发布，发生了啥？

2026年4月24日，DeepSeek（深度求索）正式发布 DeepSeek-V4 预览版，距离上次大版本更新已间隔15个月。此次发布在业界引发巨大反响，核心亮...

还在手搓代码调Agent？用“自然语言”重构Agent工作流！

引言： 现在的AI圈，但凡做点复杂的业务，谁还没被Agent的“状态丢失”、“无限死循环”、“工具调用报错”折磨过？

GALA-高性能图神经网络加速语言与编译器

摘要：多年来，为加速图神经网络（GNN）工作负载，人们提出了多种框架和优化方法，取得了显著的运行时性能提升。然而，我们注意到，现有系统通常仅在算子内（intra...

为什么你的AI Agent聊久了就像“鱼的记忆”？最新论文戳破RAG与长文本的落地泡沫！

如果你正在做AI Agent的商业化落地，你一定会遇到这个痛点：在单一任务里，大模型表现得像个天才；但只要业务流程拉长、涉及多轮上下文依赖，Agent就会变成“...

实战干货 | 提升11%加购率，如何用大模型重构电商“关联搭配”推荐系统？

导语：近日，美国零售巨头 Target（塔吉特）披露了其基于大模型的配件推荐系统 GRAM（基于生成式 AI 的家居类关联配件模型）。数据显示，该系统上线后，家...

OpenClaw-RL：边聊边学的智能体变强秘笈

标题：OpenClaw-RL：Train Any Agent Simply by Talking

LLM融合协同信息，通吃冷 / 暖启动场景

当下大模型向各领域渗透，推荐系统也迎来了LLMRec（大模型推荐） 新范式 —— 大模型的文本理解、世界知识能力，让冷启动用户 / 物品的推荐效果有了质的提升，...

大模型时代的场景化推荐

从”买了A的人还买了B”到”懂你的生活助手”——我们探索了一条不一样的推荐系统升级路径。

拒绝烂大街！推荐系统如何巧用“图对比学习”暴涨26%指标？（附写进简历的神级套路）

导语：各位算法工程师、调包侠们好~ 今天咱们来聊聊推荐系统里的“硬骨头”——数据稀疏与冷启动问题。

多Agent VS 分子动力学的过程

大家好，我是松鼠博士。今天结合博主自己曾经的专业，跟当前从事的多Agent系统，讲讲这两个有意思的东西。它们都要回答一个多体问题最终稳定的形态，优化形态是什么样...

亲测3款热门AI视频工具｜Grok、剪映数字人、即梦AI，新手也能轻松出片

最近因工作需要，小编尝试用了几款AI软件做视频。今天小编就把亲测的3款宝藏AI视频工具分享给你，帮你选对工具👇

RLM：当上下文长到千万级，大模型是如何"破局"的

前段时间群里一个朋友提出一个问题：有很多的文档（一个或多个），总量文字超过模型上下文，必须从中取出相关样本，需要用大模型分类并且给出原因。需要怎么做。

Multi-Agent 子Agent与工具平台化配置方案

核心目标：将Multi-Agent架构中的子Agent、工具进行标准化抽象，通过平台化封装，实现“配置即使用、可视化操作、低代码集成”，降低外部用户（非开发人员...

组合购的数学定义

方剂推荐

摘要：人工智能（AI）技术在推荐中药处方方面发挥着至关重要的作用。以往的研究通过关注处方中的症药关系取得了显著进展。然而，存在几个限制因素阻碍了模型性能的提升：...

DeepSeek：流形约束Hyper-Connections

摘要：最近，以超连接（Hyper-Connections，HC）为代表的研究通过扩展残差流的宽度和多样化连接模式，拓展了过去十年来建立的普遍存在的残差连接范式。...

openblas系列之qr分解

将输入矩阵A分解为Q矩阵和上三角矩阵R的乘积。这里需要区分完全QR分解和经济QR分解。完全QR分解，Q为m*m的矩阵，R为m*n的矩阵。经济QR分解，Q为m*n...