搜索的关键词检索结果

超越网格搜索的 3 种超参数调优技术

3 Hyperparameter Tuning Techniques That Go Beyond Grid Search

揭示机器学习中先进的超参数搜索方法如何工作,以及为什么它们可以更快地找到最佳模型配置。

搜索的未来:生成引擎优化

The Future of Search: Generative Engine Optimization

20 多年来,网络营销为小型和大型企业创造了数十亿美元的收入。

您今天可以免费试用 Google 的新 Gemini 3 Flash AI 模型 - 甚至在搜索的 AI 模式下也是如此

You can try Google's new Gemini 3 Flash AI model today for free - it's even in Search's AI Mode

新模型旨在平衡速度与功能,将增强 Gemini 用户已经期待的许多人工智能功能,例如氛围编码和多模态。

DeepMMSearch-R1:在多模式网络搜索中为多模式法学硕士提供支持

DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search

现实应用中的多模态大型语言模型 (MLLM) 需要访问外部知识源,并且必须保持对动态且不断变化的现实世界信息的响应,以便解决信息查找和知识密集型用户查询。现有的方法,例如检索增强生成 (RAG) 方法、搜索代理和配备搜索的 MLLM,通常会遇到僵化的管道、过多的搜索调用和构造不良的搜索查询,从而导致效率低下和结果不佳。为了解决这些限制,我们提出......

Google 生成的 AI 和在线内容 - 无偿使用是否可以接受?

Googleの生成AIとオンラインコンテンツ-対価なしの利用は認められるか

■摘要 欧盟委员会已启动正式调查,以评估谷歌的人工智能使用实践是否使竞争性人工智能模型处于不公平的竞争劣势并违反竞争法。一是人工智能在没有适当补偿或拒绝使用机会的情况下使用在线内容是否可以说是施加了不公平的条件。另一个问题是,仅对一家公司有利的条款,例如独家使用YouTube视频用于谷歌的人工智能学习,是否违反竞争法。 2025 年 12 月 9 日,欧盟委员会宣布将对谷歌将文章和视频等在线内容用于人工智能目的的行为进行调查,是否可能违反欧洲竞争法1。特别是,它审查了谷歌可能通过对内容创作者施加不公平条款或给予自己公司优先访问权来抑制竞争的可能性。欧盟委员会认为以下两点特别有问题。首先,在搜索