TorchServe是PyTorch中将模型部署到生产环境的一个解决方案，它用HTTP或HTTPSAPI封装模型，可以处理多种任务，包括为部署模型分配workers、负责客户端和服务器之间通信等，10月份发布的TorchServe0.12增加了对GenAI的支持，简化了大语言模型的部署，增加了对主流...

  文章链接，https，arxiv.org，abs，2407.06842项目地址，https，sk，fun.fun，CE3D，代码，https，github.com，Fangkang515，CE3D，tree，main引言过去的3D场景编辑方法往往局限于固定的文本输入模式和有限的编辑能力，用户需要学习...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2405.14093亮点直击本综述是关于具身智能领域中新兴的视觉，语言，动作模型的首次全面回顾，深度学习在许多领域中展现出了显著的成功，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习，这些领域的代表性人工神经网络涵盖了卷积神经网络、Transformer模型...

  一、背景本文中我们继续介绍一种LLM推理优化相关的工作，通过路由的方式组合多个模型；其与投机采样类似，通过多个不同规模和性能的模型组合来降本增效，然而又有本质的区别，投机采样在一个Query内会反复调用大小模型，而路由方式在调用之前已经确定好需要调用哪个模型，直到调用结束，目前常见有两种路由的范式，...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，​​，大奖征文，AIGC创新先锋者征文大赛悬赏召集，AI.x，AIGC专属社区，​​​近年来，人工智能，AI，技术在医疗领域的应用持续扩展，其通过数据处理、机器学习和深度学习等技术，为医疗行业带来了巨大的变革，AI不仅提高了诊断的准确性，还促进了药...

  随着模型规模的不断扩大，其对计算资源的需求也水涨船高，高昂的内存和计算成本不仅限制了LLMs在高性能计算平台之外的应用，也增加了研究和开发的门槛，这对于资源有限的研究机构和企业尤其成问题，在这样的背景下，减小LLMs的大小和计算复杂度显得尤为重要，这可以使LLMs在更广泛的硬件平台上得到应用，包括那...

  数据集是大模型竞争的关键要素之一，AI大模型的突破得益于高质量数据的发展，训练大模型需要大规模、高质量、多模态的数据集，通常需要从各个领域和多个数据源收集数据，这些数据可以是文本、图像、语音、视频等多种形式，大语言模型训练使用的数据集规模爆发式增长，从2018年GPT，1数据集约为4.6GB，202...

  论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2404.10407​​视觉Transformer，ViT，在计算机视觉领域标志性地实现了一次革命，超越了各种任务的最先进模型，然而，它们的实际应用受到高计算和内存需求的限制，本研究通过评估四种主要的模型压缩技术，量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝，...

  在以e为底的指数函数、极限和积分中尽量不要使用符号，它会使整段函数看起来很怪，而且可能产生歧义，因此，它在专业数学排版中几乎从不出现，...。...

  0、背景落地在生成式人工智能，GenAI，领域，检索增强生成，RAG，作为一种策略脱颖而出，它通过集成外部数据来扩充像ChatGPT这样的大型语言模型，LLM，的现有知识库，RAG系统核心涉及三种关键的人工智能模型组件，嵌入，Embedding，模型负责将信息转化为数学向量，重排名，Reranker...

  在多智能体系统中，LLM的应用变得越来越普遍，通过多个LLM协作来解决复杂任务的需求日益增加，然而随着这些技术的不断进步，新的安全威胁也随之而来，提示注入攻击是一种利用恶意提示来劫持模型执行非预期操作的攻击方式，在单智能体系统中，研究人员已经发现，这些攻击可以通过嵌入恶意提示在外部文档中，诱使模型执...

  整理，诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，前谷歌CEO埃里克·施密特最近访问了斯坦福大学并发表了演讲，最初，施密特误以为这是一场闭门会议，并告诉在场学生们会议内容需要保密，然而，实际上会议正通过网络进行同步直播，这一乌龙导致施密特在输出观点时格外，直言不讳，尽管斯坦福大学之后迅速从YouT...

  比较现有增强现实眼镜传统的增强现实眼镜使用振幅空间光调制器，例如有机发光二极管或微型发光二极管，需要一个投影器为基础的光学引擎，其厚度通常至少与投影镜头的焦距相同，全息增强现实眼镜设计使用相位空间光调制器，可以非常靠近入射光栅，从而使设备形态最小化，此外，与传统的增强现实眼镜不同，该全息设计可以为虚...

  前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进行Transformer的结构优势进行讲解，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探索不同模块对故障分类任务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYouNeed?，1.1论文解析论文提到三个观点，1，Source...

  本文旨在介绍如何利用语义相似度改进标签过滤以提升RAG应用开发质量，要理解本文中的内容，你需要掌握Jaccard相似性和向量搜索等预备知识，本文算法的实现已在GitHub，https，github.com，atlantis，nova，simtag，上发布，并且是完全开源的，简介多年来，我们已经发现了...