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说起跑酷游戏，大多数人脑子里浮现的是手机里那些花里胡哨的横版动作游戏，很难把它和一片黑底白字的终端联系起来。但只要你用过几天 Linux，大概率会听说过 moon-buggy 这个名字——一个完全运行在字符终端里的月面跑酷游戏。这个开源小游戏的…
简介：面向AI开发者的本地部署私有化智能问答助理示例项目，整合Gradio、FAISS与Sentence-Transformers构建文件上传与知识库检索对话系统，适配ChatGLM模型，适合搭建离线问答服务、关注数据隐私的企业或个人参考学习。项目共18个文件…
文章主要内容总结 本文提出了一种名为“GUI-Learner”的通用框架，旨在实现自主代理（agent）对未知软件的自主学习与操作。该框架聚焦于解决当前基于大型语言模型（LLMs）的代理在动态图形用户界面（GUI）中适应性差、泛化能力弱的问题，通过以下核心内容构建解决方案： 问题…
文章主要内容总结 本文介绍了JT-Math-8B系列开源模型，该系列专为高级数学推理设计，包含基础模型（Base）、指令模型（Instruct）和思维模型（Thinking）三个版本，基于多阶段优化框架构建。 预训练阶段：构建了210B token的高质量预训练语料库（JT-Math Corpus），通过专用数…
文章主要内容和创新点 主要内容 本文提出了语音智商（SpeechIQ），这是一种受人类认知启发的评估框架，用于全面衡量语音理解大语言模型（LLM_Voice）的语音理解能力。该框架基于布鲁姆分类法（Bloom’s Taxonomy）的三个认知层次设计： 记忆层（Remembering）：通过词错误率…
文章主要内容和创新点 主要内容 本文提出了一种名为UloRL（Ultra-Long Output Reinforcement Learning） 的方法，旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理超长输出（如128k tokens）时的强化学习效率低和熵崩溃问题，从而提升模型的推理能力。 研究背景：现有带可验证奖励的强化…
一、文章主要内容总结 本文聚焦大型语言模型（LLMs）的固有局限，核心探讨其缩放定律对可靠性的制约及潜在风险。主要内容包括： LLMs的缩放定律缺陷：决定LLMs性能的缩放定律严重限制了其预测不确定性的改进能力，使其难以达到科学探究的可靠性标准。 误差累积的根源：LLMs从…
每年到毕业设计开题那段时间，总有人抱着"知识图谱""情感分析""智能问答""大模型写诗"这几个词来找我，觉得随便拎一个出来都够写一篇论文，最后拼成一个大而全的题目之后又不知道怎么落地。我见过不少…
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简介：这份PDF报告聚焦2025年金融服务业中国AI现状与趋势，面向金融科技从业者、AI战略规划人员及关注行业数字化转型的研究者，帮助读者把握生成式AI在银行、支付、交易等场景中的落地路径与投资方向。资源包内含1个PDF文件，大小约1…
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说到基于高斯混合模型（GMM）的语音识别系统，很多人第一反应就是一堆数学公式，觉得门槛很高。但如果你真的在MATLAB里把它落地跑通，会发现核心其实就是三件事：把声音变成特征向量，用GMM给每个类别…
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