提示词工程，是一种不需要更新模型权重和参数来引导模型输出特定结果的方法，大模型之所以叫大模型，不但是因为其参数量大，还有训练与运营成本高，因此，从企业运营成本来说，使用大模型能用提示词解决就坚决不微调，fine，tunning，，能微调解决就坚持不重新训练或设计，那么提示词是什么，为什么需要提示词，...

  在人工智能的创新之路上，Anthropic公司再次成为焦点，其推出的升级版Claude3.5Sonnet模型引发了广泛关注与热议，一个核心问题摆在我们面前，它真的能够像人一样操控电脑吗，一、模型发展与新特性亮相Claude3.5Sonnet模型有着清晰的发展脉络，2024年6月21日首次推出时，它就...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于通道注意力机制，SENet，...

  本文提出了mllm，NPU，这是第一个有效利用设备上神经处理单元，NPU，卸载的LLM推理系统，mllm，NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗，它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM，例如LlaMA、GPT等，关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充，以加速整数计算，同时保持在CPU，G...

  引言，探索短剧剧本生成的新时代随着人工智能技术的飞速发展，短剧剧本生成领域也迎来了前所未有的变革，传统的剧本创作过程中，编剧需要投入大量的时间和精力来构思情节、设计角色和编写对白，然而，最新的研究成果表明，借助先进的大型语言模型，LLM，，这一过程可以得到极大的简化和加速，SkyworkAI与华中科...

  GPT，4、Gemini等大模型在自然语言处理任务中取得了进步，但在交互式、多步骤环境中的泛化能力仍有欠缺，例如，当我们在网上购买一件特定的商品时，需要在众多网页中进行搜索、比较和选择，AGI平台MultiOn和斯坦福的研究人员联合开发了一种智能体AgentQ，能自主规划、推理一些任务，AgentQ...

  学习大模型技术是有方法的，千万不要只知道埋头工作，学习人工智能技术也有一段时间了，虽然说也算不上什么成果，但对人工智能技术也算有了一个初步的认识，以及一些个人的学习过程与心得，而今天就来简单介绍一下个人学习人工智能技术的一些书籍，网站和心得；因为人工智能技术有不同的实现方式，所以今天所说的人工智能特...

  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，...