文本向量的长度偏差及其在搜索中的影响
文本向量的长度偏差及其在搜索中的影响向量模型的核心功能是测量语义相似度，但这个测量结果很容易受到多种干扰因素的影响。在本文中，我们将着眼于文本向量模型中一个普遍存在的偏差来源：输入内容的长度。
来自主题: AI技术研报
8864 点击 2025-04-17 14:19
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向量模型的核心功能是测量语义相似度，但这个测量结果很容易受到多种干扰因素的影响。在本文中，我们将着眼于文本向量模型中一个普遍存在的偏差来源：输入内容的长度。
今年的 GTC 大会，英伟达发布了通用机器人模型 GR00T N1，老黄特别提到未来重点关注的趋势是「Physical AI」（物理 AI）。
从人们被大模型“震撼”完开始思考如何把这项技术用起来的第一天，教育就是被很多人天然想到的场景。一个能压缩全世界知识的AI，天然就是一个人类想象里“老师”的样子。
当前，所有主流的视觉基础模型（如 SigLIP、DINOv2 等）都仍然在低分辨率（如 384 * 384 分辨率）下进行预训练。对比人类视觉系统可以轻松达到 10K 等效分辨率，这种低分辨率预训练极大地限制了视觉模型对于高清细节的理解能力。
模型正重塑我们的社会文化生态，但其本质常被误解。《Science》上的一篇最新文章，揭示大模型并非自主智能主体，而是一种革命性文化社会技术，类似于语言、印刷与市场制度。它以独特方式汇聚并重构人类信息，成为“人类社会人工系统”的新变体。
即将重新定义社交
在今天凌晨1点的产品发布中，OpenAI还开源了一个终端轻量级代码Agent智能体——Codex CLI。
仅隔一天，OpenAI再次突然放大招： 一口气，o3和o4 mini同步上线。
一叠便签纸、一个普通书签和一支笔，售价2美元（折合人民币14.7元）。一个能做类似事情的钛合金AI书签，售价129美元（折合人民币947元），你会心动吗？
最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。
谁掌握了 AI 体验、开发者和生态，谁就掌握了智能体 AI 时代的主动权。
如何让 AI 像人一样思考？如何拥有像人一样的认知能力和社会能力？
Zoey关掉热得发烫的笔记本电脑，左手上的智能手表弹出提示：“您已连续熬夜4天”。床头柜上的香薰机还在散发治失眠的薰衣草雾气，这是三天前橙色软件根据她浏览过的助眠视频自动推送的优惠套装。39.9元，Zoey和自己说买不了吃亏买不了上当。鉴于前不久手机上某App才提示自己有睡眠障碍，Zoey不假思索便下了一单。
北京时间4月16日，据彭博社报道，英伟达周二在监管文件中表示，美国政府已于周一通知公司，H20芯片未来在出口至中国时需要“无限期”申请许可证。
《自然》杂志统计了 5 个数据库，给出了论文引用 Top 25 名单。
GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力：理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链（Chain - of - Thought）进行自我验证、自我反思等推理过程。
“AI小作坊”究竟是如何做到的？
「这两年做独立开发的人一下子多了好几倍，感觉这个圈子一下子就热起来了。」多位开发者告诉极客公园。原因在于，AI 技术大幅降低了开发门槛、提高了开发效率，让越来越多人能成为开发者，也让产品开发更敏捷、多元、有想象力。
满血版o3和o4-mini深夜登场，首次将图像推理融入思维链，还会自主调用工具，60秒内破解复杂难题。尤其是，o3以十倍o1算力刷新编程、数学、视觉推理SOTA，接近「天才水平」。此外，OpenAI还开源了编程神器Codex CLI，一夜爆火。
继接入 DeepSeek 后，APPSO 发现名为「元宝」的 AI 助手目前已经正式入驻微信。现在，你可以在微信框搜索「元宝」，亦或者直接扫描二维码图片，将其添加到通讯录，即可与它展开对话。
MIT物理学大牛Max Tegmark团队，再出重磅力作。他们发现：AI能够在没有任何先验知识的情况下，完全独立地提出哈密顿物理量，或拉格朗日方程式。仅仅通过尝试解释数据，AI就自己收敛到了这些物理原则，发现了宇宙间的奥秘！
2024 年，是学习平板这个品类集中爆发的一年。
多感官可穿戴系统，为视障人士“开路”。
Anthropic推出Claude两大重磅功能：Research与Google Workspace集成！Research功能让Claude快速检索网络与内部文件，精准回答复杂问题；而与Google Workspace的深度整合，则让用户能无缝调用Gmail、日历和文档信息，轻松完成从行程规划到报告撰写的任务。
当手机中装满智能体，下一代AI手机的雏形正在显现。
霸榜数天的神秘文生图模型 Mogao，什么来头？
当我收到小红书 “ 独立开发大赛” 的评委邀约的时候，是错愕了大概五分钟的。
将与 Jomy 共同完成一系列技术科普，让最一线的工程师、用通俗的语言、讲最前沿的技术。这是系列第一篇，主题是最近大火的 MCP 和 Agent。读完本文，你一定会感叹：终于搞懂了！原来！竟然！这么简单！
近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）在数学、编程等复杂任务上取得突破，OpenAI-o1、DeepSeek-R1 等推理大模型（Reasoning Large Language Models，RLLMs）表现尤为亮眼。但它们为何如此强大呢？
人类生成的数据推动了人工智能的惊人进步，但接下来会怎样呢？
