教程:如何用Hermes+Milvus,搭建GEO Pipeline,提升产品的AI引用率
教程:如何用Hermes+Milvus,搭建GEO Pipeline,提升产品的AI引用率最近,有很多朋友来请教我们一个问题,GEO到底要怎么做,才能让生成的内容质量更高。
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最近,有很多朋友来请教我们一个问题,GEO到底要怎么做,才能让生成的内容质量更高。
阿里云正式宣布,Apache Flink 3.0全面进入Agentic Streaming For AI时代,并推出全模态数据流处理能力。这是业界第一次,把视频、音频、图像、文本这四类数据,统一放进同一条流式pipeline里调度,让AI能够实时感知、实时理解、实时回应。
当下的大模型后训练(Post-training)pipeline 中,On-Policy Distillation(OPD)已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5,业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习(RL)稀疏的结果奖励,OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号,看起来就像是一顿「免费的午餐」。
几天前,DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文,将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容,包括首次公开训练全路径,即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline,以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
OpenAI的秘密武器、ChatGPT背后功臣RLHF,被开源了。来自Hugging Face、加拿大蒙特利尔Mila研究所、网易伏羲AI Lab的研究人员从零开始复现了OpenAI的RLHF pipeline,罗列了25个关键实施细节。
有了阿里的 EMO,AI 生成或真实的图像「动起来说话或唱歌」变得更容易了。
最近来自浙江大学ReLER实验室的研究人员提出SIFU模型,一种侧视图条件隐函数模型用于单张图片3D人体重建。模型通过引入人体侧视图作为先验条件,并结合扩散模型进行纹理增强,在几何与纹理重建测试中均达到SOTA,并且在真实世界中具有多种应用场景。