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像玩黑神话游戏一样学习 必须为孩子存下来的提示词
正如飞行员、医生、卡车司机和运动员通过在低风险环境中练习技能而提升表现,学生在被赋予探索、犯错并调整策略的机会时,也能更有效地学习,角色扮演情境,即学生扮演特定角色并尝试解决商业问题,提供了丰富的实践机会,这样的情境为学生提供了一个无风险的环境,让他们能够测试自己的知识和练习做出关键决策,然而,市面...
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大型语言模型与智能机器人集成的调查研究
摘要,近年来,大型语言模型,LLMs,的集成已经彻底改变了机器人学领域,使机器人能够以类似人类的熟练程度进行交流、理解和推理,本文探讨了LLMs对机器人学多方面的影响,解决了利用这些模型在各个领域的关键挑战和机遇,通过将LLM应用归类并分析在机器人学的核心要素——通信、感知、规划和控制中,我们旨在为...
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企业级智能知识库搜索问答技术与应用
出品,技术栈,微信号,blog51cto,日前,在主办的WOT全球技术创新大会上,澜舟科技合伙人、算法和应用VP马永亮带来了主题演讲,企业级智能知识库搜索问答技术与应用,,围绕知识库搜索问答场景,详细阐述了在AI2.0时代,我们应该如何结合大模型能力进行有效的实践与创新,本文将摘选其中精彩内容,统一...
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o1蒙特卡洛树的风又吹到了Agentic工作流!
AFlow是一个用于自动生成和优化Agentic工作流的框架,它使用蒙特卡洛树搜索,MonteCarlotreesearch,在代码表示的工作流空间中查找有效的工作流,用机器工作取代手动开发,在各种任务上都显示出超越手工工作流的潜力,由MetaGPT开源,AFLOW,以黄色突出显示,在所有六个基准...
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借助HuggingFace轻松实施一个端到端项目
本文介绍了使用FastAPI和Docker生成一个随时可用的HuggingFace模型,想象一下,利用HuggingFace模型来确定评论的情绪,在过去,第一步是制作这样一个模型,并确保它正常工作,然而,今天的预训练模型让我们只需花很少的精力,就能准备好这样的大语言模型,LLM,一旦我们准备好使用...
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预训练大语言模型对时间序列预测真的有用吗 去掉预训练LLM效果反而提升
今天给大家介绍一篇关于大模型在时间序列应用探讨的工作,这篇文章质疑大语言模型在时间序列预测中是否有效,并对目前最先进的3个基于大语言模型的时间序列预测模型进行实验,发现去掉大语言模型部分,改成一个attention网络,也能取得相同甚至更优的效果,论文标题,AreLanguageModelsActu...
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Agent智能代理如何快速变现 AI
AIAgent,即人工智能代理,是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体,它基于大语言模型,能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序,AIAgent的核心在于其自主性和自适应性,在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进,追溯起来,代理是一个历史悠久的概念,对这个概...
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深入探索个性化推荐新境界 效率提升131% AI通过语言理解你的喜好
深入探索个性化推荐新境界——,BayesianOptimizationwithLLM,BasedAcquisitionFunctionsforNaturalLanguagePreferenceElicitation,论文解读在个性化推荐系统的构建中,如何快速准确地识别用户偏好始终是一个挑战,特别是在...
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一款开箱即用的图片生成软件 Fooocus
ooocus作为一款开箱即用的图片生成软件,凭借其简洁的操作界面、强大的图像生成能力以及免费开源的特性,迅速吸引了大量用户的关注,本文将详细介绍Fooocus的各项功能和使用体验,帮助读者更好地了解这款软件,一、Fooocus简介Fooocus是一款基于StableDiffusion和Midjour...
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Best Rejection Speculative 高效
一、背景本文中我们简单介绍一个新的Best,of,N速度优化的论文,其提出了SpeculativeRejection,投机拒绝,,虽然也是用于LLM推理生成加速,但是和SpeculativeDecoding,投机采样,场景、方案都很不一样,对于基于LLM进行高质量、大规模数据生成的场景比较有帮助,对...
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Relik实现实体关联和关系抽取 使用LlamaIndex 高效打造知识图谱
文本信息转化为知识图谱的技术,自问世以来一直是研究界的宠儿,大型语言模型,LLMs,的兴起让这个领域受到更多关注,但LLMs的成本之高令人却步,然而,通过对小型模型微调优化,我们可以找到一种更经济高效的解决方案,今天向大家介绍Relik,这是由罗马大学,SapienzaUniversityofRom...
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排序模型一定要尝试的特征交叉技巧 多场景验证有效
今天给大家介绍两篇经典的工作,这两篇工作都是针对推荐系统中排序模型的优化,方法有一些相似之处,都是利用门控网络对底层特征进行交叉,最关键的在于,这类方法已经在很多真实业务场景中被验证效果显著,非常值得还没有应用这类方法的同学进行尝试,论文标题,MaskNet,IntroducingFeature,W...
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简单策略解决CTR模型训练一轮过拟合问题
今天这篇文章给大家介绍一下推荐系统中预估模型的one,epoch问题,以及相应的解法,主要来源于两项工作,一个是由阿里发表的论文TowardsUnderstandingtheOverfittingPhenomenonofDeepClick,ThroughRatePredictionModels,20...
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生成式AI 的爆发元年
2023年4月,距离chatGPT的正式发布已经过去了四个多月,距离NewBing的发布过去了两个月,而GPT4同样也已经发布了一个月,各式各样围绕chatGPT或者说LLM模型的生态、社区、工作不断涌现,对GithubTrending榜单一直关注的人可能早就注意到,围绕chatGPT的各种包装库以...
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第一个多模态MoE Aria
大模型领域的发展日新月异,每天都有许多有趣的论文值得深入品读,下面是本期觉得比较有意思的论文,1、Aria,第一个多模态,文本,代码,图像,视频,MoE论文标题,Aria,AnOpenMultimodalNativeMixture,of,ExpertsModel论文链接,https,arxiv.or...