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#LLM

Mac Studio M4 通过 vLLM 部署本地大模型,对接 Jeecg-AI

JEECG

vllm-metal 是 vLLM 官方社区维护的 Apple Silicon 插件,将 MLX 和 PyTorch 统一在单一计算路径下,支持零拷贝操作。

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万字长文解读Qwen进化史:27篇论文深度复盘Qwen模型家族

AI-Frontiers

原文: https://mp.weixin.qq.com/s/6tpV4YXl7EM14E7i0492dA欢迎关注公zh: AI-Frontiers

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OpenClaw 上下文管理原理:工作记忆、摘要记忆与向量检索

ETL 小当家

🚀 本文收录于Github:AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助,欢迎 ⭐ Star 支持!

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OCR转Markdown评估体系存在根本缺陷

用户11764306

本文概述了为何OCR转Markdown的评估天生就是规定不足的,审视了常见的评估技术及其失败模式,指出了在两个广泛使用的基准测试中观察到的具体问题,并解释了为何...

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[论文速递]QV maybe enough in LLM: MQA/GQA/MLA 的统一解释

windyrobin

本文从常识出发、从自然语言的词性分析/句式分析的视角,深度探讨、推导得到Transformer 模型中 QKV 机制的本质,并据此给出目前流行的MQA/GQA/...

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模块化设计:对抗LLM滥用主义的务实NLP策略

用户11764306

许多人正利用大型语言模型(LLM)构建真正的新事物,例如以前无法实现的狂野互动小说体验。但是,如果你正在处理企业长期以来试图解决的同类自然语言处理(NLP)问题...

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MetaMorph:通过指令微调实现多模态理解与生成

CreateAMind

MetaMorph: Multimodal Understanding and Generation via Instruction Tuning

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将LLMs融入实用NLP工作流程

用户11764306

在本次演讲中,我将展示大型语言模型(如GPT-3)如何作为现有机器学习工作流程的补充而非替代品。

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LLM 的自然语言偏好获取函数的贝叶斯优化

CreateAMind

摘要 在冷启动环境下,设计能够快速确定用户最偏爱物品的偏好获取(PE)方法,是构建高效且个性化对话式推荐(ConvRec)系统的关键挑战。尽管大语言模型(LLM...

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LLM 中贝叶斯推断的几何尺度 ——贝叶斯注意力三部曲之Paper III

CreateAMind

《大语言模型中贝叶斯推理的几何缩放》——贝叶斯注意力三部曲之Paper III https://arxiv.org/pdf/2512.23752

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WWW 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph & Graph4LLM】

时空探索之旅

WWW 2026将在2026年4月13日到17日于阿联酋迪拜(Dubai, United Arab Emirates)举行。

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ICLR 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph与Graph4LLM】

时空探索之旅

ICLR 2026将在2026年4月23日到27日于巴西里约热内卢(Rio de Janeiro, Brazil)举行。ICLR 2025共有19,000多篇投...

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AAAI 2026 | 基于 LLM 对齐的地理实体token化:快手LGSID框架优化本地生活服务推荐

时空探索之旅

论文标题:LLM-Aligned Geographic Item Tokenization for Local-Life Recommendation

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端侧大模型上 Android:2026 年,手机里跑 LLM 已经不是科幻

陆业聪

两年前,"手机跑大模型"还是 PPT 里的概念。今天,Gemini Nano 已经内置进 Pixel 和 Galaxy,MediaTek、高通纷纷在 NPU 上...

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制约 OpenClaw 最关键的不是框架,而是 LLM 本身

ETL 小当家

🚀 本文收录于Github:AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助,欢迎 ⭐ Star 支持!

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为什么提示词注入在 OpenClaw 里比普通 LLM 危险 10 倍?

ETL 小当家

🚀 本文收录于Github:AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助,欢迎 ⭐ Star 支持!

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收藏!AI代理全家桶:MCP/Skills/Agent /OpenClaw,原理+操作指南一步到位

AI-Frontiers

原文: https://mp.weixin.qq.com/s/ZUKdpMX1CfolrHCY4IkcqA 欢迎关注公zh: AI-Frontiers

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MIT论文解读:LLM 会被自身历史回复拖累 ,上下文污染会导致多轮对话质量衰减

deephub

MIT 在 2026 年 2 月发表了一篇论文来回答这个问题。标题刻意低调——"Do LLMs Benefit From Their Own Words?"——...

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