Large Language Model - 標籤 - DataSci Ocean

Large Language Model

2026

別讓 AI 每次都從零開始！深度解析 ERL 框架：讓 LLM Agent 透過「單次反思」實現持續學習 04-10

掌握 Harness Engineering：結合 Ralph Loop 與 MemRL，打造具備持續學習能力的 AI Agent 04-05

告別長文本帶來的「智力退化」：WebResearcher 如何透過迭代研究架構超越 OpenAI？ 04-02

不再需要微調！MemRL 如何讓 AI Agent 透過強化學習實現「自我進化」？ 03-29

vLLM Semantic Router 重點介紹 03-29

UniversalRAG 深度解析：破解多模態 RAG 偏見，提升異質數據的檢索能力 03-25

賦予 AI 長效記憶：深入解析 AI Agent 的核心技術「上下文工程 (Context Engineering)」 03-22

別再只會寫 Prompt：深度解構 AI Agent 的系統工程學 —— 從 OpenClaw 看長效記憶與自主執行機制 03-16

為什麼你的 RAG 遇到表格就智商歸零？KDD 2026 頂會論文 MixRAG 帶來的破局之道 03-15

RAG 懂語義卻不懂時間？深入剖析 EMNLP 2025 的 MRAG 模組化檢索框架 03-10

面對模稜兩可的問題，AI 該學會反問：詳解 CLAM 論文與自動化 Oracle 評估機制 02-25

[EMNLP 2025] TableRAG 深度解析：表格不是拿來「讀」的，是用 SQL 來「查」的！ 02-13

拒絕 AI 盲猜！NAACL 2025 論文詳解：教 LLM 學會「不懂就問」的 INTENT-SIM 演算法 02-08

RAG 架構大翻轉！MIT 新論文 ReDE-RF：不讓 LLM 寫作改當「裁判」，檢索速度暴增 10 倍 02-03

Google 2025 論文解讀：只要「複製貼上」就能變強？Prompt Repetition 如何成為 LLM 的免費午餐 01-19

RLHF 讓模型變無聊？揭秘「典型性偏差」與 Verbalized Sampling 如何喚醒 LLM 潛在的創造力 01-03

ACL 2025 | 超越 Self-Consistency！CER 論文解析：無需訓練，靠「過程自信度」激發 Llama 3 與 DeepSeek 推理潛能 01-03

2025

拒絕 AI 一本正經胡說八道！DeepConf 論文解析：如何利用「信心分數」優化推理並大幅節省 Token? 12-28

不微調、不靠 GPT-4！微軟 rStar 如何透過 MCTS 讓 LLaMA2-7B 數學能力暴增 5 倍？ (ICLR 2025) 12-10

你的 Base Model 其實比你想的更聰明！揭秘如何透過 MCMC 採樣讓模型超越 RL 12-02

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