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英伟达最新研究:SLM(小型语言模型)才是 Agentic AI 的未来

英伟达与佐治亚理工学院研究人员联合发布《Small Language Models are the Future of Agentic AI》论文,提出了一个极具颠覆性的观点:SLM(小型语言模型)才是智能代理(Agentic AI)的未来。 https://arxiv.org/pdf/2506.02153 论文核心观点总结: 能力与需求匹配:当前主流的 AI 代理系统(如 AutoGPT、Open Interpreter 等)普遍采用 大型语言模型(LLM) 作为“大脑”,但这些代理的任务场景往往高度结构化、重复性强。 英伟达指出,7B 级别的 SLM 在代理任务上的表现已接近 70B+ 的 LLM,而资源消耗却低得多。 经济性与可持续性:使用 LLM 构建代理系统的成本是 SLM 的 10-30 倍,且能耗巨大。SLM 的轻量级特性使其更适合边缘设备、本地部署,推动 AI 从“展示品”走向“生产力工具”。 系统架构优化:论文提出一种 “混合型代理架构”,即由多个小型专用模型(SLM)分工协作,必要时再调用 LLM 处理复杂任务,避免“杀鸡用牛刀”的资源浪费。 研究人员在文中表示,与...

中山大学联合美团打造 X-SAM 模型

中山大学、鹏城实验室与美团三方联合研发的X-SAM图像分割模型近期正式发布,这款多模态大模型在图像分割领域实现了重要突破,将传统的"分割万物"能力升级为"任意分割",显著提升了模型的适应性和应用范围。 传统的Segment Anything Model(SAM)虽然在生成密集分割掩码方面表现出色,但其只能接受单一视觉提示输入的设计局限性明显。针对这一技术瓶颈,研究团队创新性地提出了视觉定位分割(Visual Grounded Segmentation, VGS)任务框架,通过交互式视觉提示实现对所有实例对象的精确分割,为多模态大语言模型提供了像素级的理解能力。 X-SAM的技术架构采用了多项创新设计。模型支持统一的输入格式和输出表示,能够处理多种类型的视觉和文本查询输入。其核心的双编码器架构确保了对图像内容和分割特征的深度理解,而分割连接器则提供多尺度信息融合,大幅提升分割精度。 最值得关注的是,X-SAM集成了最新的Mask2Former架构作为分割解码器,这使得模型能够在单次操作中同时分割多个目标对象,彻底突破了传统SAM只能处理单一对象的技术限制。这一改进不仅提高了处理效率,也为...

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JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。