AI Drive招募讲者啦

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布
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#人工智能

AIDrive 开启了讲者招募和好文共享活动，邀请拥有最新研究成果或顶会论文的专家进行直播分享，并鼓励推荐有价值的学术论文，通过平台促进知识交流。

AI Drive招募讲者和共享好文活动已开启，AI Drive欢迎您的加入。

如果您有最新的研究成果需要展示和宣传，或论文被顶会接收，AI Drive诚邀您来直播间进行交流分享。

如果您觉得某篇学术论文值得推荐给社群内小伙伴学习，来告诉AI Drive，通过我们的平台让更多人共享好的知识内容。

 

AI_Drive
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AI 大模型时代：创业产品经理的新职责
AI天才研究院
11-03 1089
《AI 大模型时代：创业产品经理的新职责》 关键词：AI 大模型、创业产品经理、新技术应用、用户需求分析、风险管理与团队协作 摘要：随着 AI 大模型的迅速发展
从0到1创业-在巨头阴影下，创业者如何成为行业第一
二爷的博客
06-03 325
几乎每一个和创业有关的地方，都会特别阐述创业者如何在激烈的市场竞争中脱颖而出这个问题。但是越来越多的事实告诉我们，创业者成功的秘诀，并不是义无反顾地加入到激烈的竞争队伍中去，而是以打败所有竞争对手、成为行业中的第一为最终目标。他们需要具备创新思维、敏锐洞察力和超凡的执行能力，才能在市场中脱颖而出、成为领袖。以下是从几个方面阐述如何从0到1创业成为行业第一的一些思路。总之，从0到1创业者要想成为行业第一，在巨头阴影下，需要具备创新思维、敏锐洞察力、超凡的执行能力和精细管理等因素。
ACL 2022：梳理视觉语言导航的任务、方法和未来方向|AI Drive
shujushizhanpai的博客
05-07 2296
近几年极为热门的研究方向视觉语言导航（Vision-and-Language Navigation，VLN）发展迅速。 今天的分享的ACL 2022论文是对视觉语言导航领域做了一个系统的综述，回顾了VLN的任务、数据集、评测机制和方法等，并对未来方向做出了展望。 本期AI Drive，我们邀请到加州大学圣克鲁兹分校的在读博士生-古静，为大家在线解读其发表在ACL 2022的最新研究成果。 古静，加州大学圣克鲁兹分校的在读博士生，加州大学戴维斯分校获得计算机硕士学位。研究方向包括Natural Langu.
Drive.ai轰然倒下：曾估值两亿，吴恩达夫妇站台，苹果将接盘部分可用技术人才...
网易智能
06-26 385
来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest）曾经估值两个亿美元，吴恩达夫妇亲自站台，风极一时的无人车创业公司Drive.ai轰然倒塌。本月20日，总部位于加州山景...
AI Drive招募讲者和共享好文活动正式开启
AI_Drive的博客
03-14 172
AI Drive 欢迎您的加入
ai_drive67_基于不确定性的多视图决策融合
chumingqian的博客
10-15 848
论文链接：https://openreview.net/forum?代码链接：https://github.com/hanmenghan/TMC。
OneDrive 全新时代：AI、生产力和回忆触手可及
jinshiedu的博客
10-11 1163
2024年10月8日微软召开了一场关于OneDrive 的新功能发布会，推出了一系列强大的新功能，旨在帮助您更智能地工作、保持井然有序并重温生活中最美好的时刻 - 所有这些都通过 AI 的魔力实现。借助新的筛选器控件和更详细的结果，可以更快、更轻松地找到准确的文件或文件夹 - 无论它存储在 OneDrive、共享库还是团队成员的文件夹中。Copilot Agents 将改变您的工作方式，帮助您专注于最重要的事情，而您的自定义 AI 会处理重复、耗时的任务。，允许您以鲜艳的色调个性化和组织您的文件。
回顾2024系列长文!复盘3000+条AI新闻!硬核解析2024年全球AI第一季度的发展!
爱九萌的优快云博客
01-12 2928
这是2024年AI发展总结的系列章节中的第一篇季度报告文章，后面还有2、3、4季度文章，可以关注我，近期持续发布。 这几篇季度内容主要包括八个大段落：本季度AI领域新闻数据、消费级AI工具的应用、关键技术的突破、科技巨头动向、创业公司动向、中国AI的崛起与特色、开源生态的发展、应用方向的预测
聊聊AI的现状和未来
RadLU的博客
07-07 1437
1，现在AI主流产品AI的发展牵动着千万开发者的内心。今天我们来聊聊这个议题。1，现在AI主流产品目前在AI人工智能领域，主流产品众多，涵盖了多个应用场景和技术方向。以下是一些当前主流的AI人工智能产品：一、AI聊天机器人二、智能助手与平台三、AI芯片四、自动驾驶与交通五、创意与设计工具六、智能学习与教育七、智能安防与健康开阔的应用场景，为开发者的未来创造延伸出无限可能。2，学习框架、算法和技术在深度学习、算法及人工智能前沿技术领域，有许多学习框架、算法和技术被广泛应用于具体业务场景。
非营利组织提示工程进阶：从基础提示词到高级提示工程架构的跃迁指南
SuperAGI2025
07-29 989
如果有一个“AI助手”能精准理解你的需求，帮你生成符合品牌调性、打动人心的内容，甚至能根据捐赠者历史数据动态调整沟通策略，那该多好？提示工程（Prompt Engineering）就是这样一把“钥匙”——它不是复杂的编程技术，而是教AI“听懂”公益需求的“沟通艺术”。从“写一封筹款邮件”的基础提示，到“整合捐赠者数据、项目进展、情感触发点的个性化沟通系统”，提示工程的进阶之路，本质上是将“公益经验”转化为“AI可执行的逻辑”，让有限的资源发挥更大的善意价值。
协作式需求分析：提高大型应用开发的效率
AI天才研究院
01-24 2549
《协作式需求分析：提高大型应用开发的效率》 在当今快速变化和高竞争的科技行业中，大型应用开发的效率和成功与否往往取决于需求分析的精确度和团队协作的水平。协作式需求分析，作为一种新兴的方法，旨在通过加强团队成员之间的沟通与协作，提高需求收集、分析和管理的效率，从而推动整个项目向前发展。本文将围绕协作式需求分析的概念、方法、
AAAI 2022：通过验证嵌入的外源特征防止模型窃取丨AI Drive
shujushizhanpai的博客
03-29 2878
模型偷盗攻击可以逆向出一个和被部署的受害者模型具有相似功能的替代模型。训练一个具有良好表现的模型费时费力，因此模型偷盗会对模型所有者带来巨额损失，造成巨大威胁。 针对这种现象，本期 AI Drive，清华大学李一鸣分享其团队发布在 AAAI 2022 的成果：通过验证嵌入的外源特征防止模型窃取。 「AI Drive」是由 biendata 和 PaperWeekly 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会.
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1302
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1843
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1257
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1549
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 906
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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12-01 5856
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
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