软件工程师日常工作中很大一部分是集成各种API和SDK，无论是搭建Stripe支付网关，还是整合MixPanel进行数据分析，常常需要投入大量时间研读文档，不断复制粘贴代码片段，期望能够顺利运行，为了解决这一痛点，本文带大家了解CommandDash——集成了顶尖API和SDK文档的IDE代理平台，...

  在数字化信息飞速发展的当今时代，光学字符识别，OCR，技术成为了连接纸质与数字世界的重要桥梁，它能够将各种文档中的文字快速准确地转换为可编辑的电子文本，极大地提高了工作效率和信息利用价值，在众多OCR工具中，ZeroxOCR以其独特的特性和优势脱颖而出，为用户带来了全新的体验和更高的效率，本文将深入...

  随着GPT，4o、Gemini等多模态大模型的出现，对训练数据的需求呈指数级上升，无论是自然语言文本理解、计算机视觉还是语音识别，使用精心标注的数据集能带来显著的性能提升，同时大幅减少所需的训练数据量，但目前多数模型的数据处理流程严重依赖于人工筛选，不仅费时、费力并且成本非常高，难以应对大规模数据集...

  今天给大家介绍最近的一篇探索如何在更好地建模通道，channel，之间的相关性的多元时间序列文章，文章旨在解决通道独立，channelindependent，方法缺乏对通道之间相关性的利用，以及通道依赖，channeldependent，方法不够鲁棒的问题，这篇文章，提出了一种新颖的中心化结构传递不...

  引言随着人工智能技术的飞速发展，Agent，智能体，的概念已经从科幻小说走进了现实世界，Agent可以被理解为一种具有一定智能的软件实体，它能够自主地执行任务、做出决策并与其他系统交互，在AI技术公众号的运营过程中，我们收到了许多关于Agent开发的咨询，因此，本文将从技术角度出发，为大家解析这三个...

  论文标题，PreAct，PredictingFutureinReActEnhancesAgent，sPlanningAbility论文链接，​​https，arxiv.org，abs，2402.11534​​代码链接，​​https，github.com，Fu，Dayuan，PreAct​​01概述...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！最近，深度学习和人工智能领域的大牛们在arXiv上发表了一篇有趣的研究，标题挺长的，检索增强生成或长上下文大型语言模型，全面研究和混合方法，今天分享一篇由GoogleDeepMind和密歇根大学的研究人员发布的一个长上下文和RAG混合的方法，Retrie...

  1、大模型也要私人定制，最新综述带你解锁AI的个性化服务人工智能正在飞速发展，ChatGPT等大语言模型已经成为我们生活中的万能助手，但你是否想过，如果AI助手能够真正理解你的个性特征，为你提供量身定制的服务，会是什么样的体验，最新发表的一篇综述论文，首次系统地梳理了大语言模型个性化这一前沿研究领域...

  继Devin之后，又一个AI软件工程师被刷屏了——它叫，号称目前地表最强，已经可以像人一样思考和行动了！那么这个，地表最强，，到底强到什么程度，先来看下评测分数，在权威榜单SWE，Bench中，Genie以解决了问题的成绩夺得榜首，SWE，Bench是一个用来评估大模型解决现实中软件问题的基准，而这...

  这篇文章给大家介绍一下ICLR2024中，用对比学习强化时间序列预测的一篇工作，这篇文章是韩国KAIST发表的工作，通过在时间序列预测中引入对比学习，实现对Encoder建模窗口以外全周期时间序列信息的应用，论文标题，SELF，SUPERVISEDCONTRASTIVEFORECASTING下载地址...

  Transformer在时间序列中已经应用比较广泛，但是最近一些针对Transformer的研究工作指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比较倾向于学习低频的信息，而忽略了高频信息，造成频率偏差问题，影响了预测效果，在时间序列预测中，这个问题也存在，为了解决...

  1.DR，RAG有多厉害，上面两个表分别展示了DR，RAG与其他几个当前流行的RAG框架对比的效果，特别是AdaptiveRAG，可以看到，在多个测试数据集上，DR，RAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率都要更高，而且在相同TopK参数的前提下，DR，RAG的召回率...

  产业链的发展，并不是独立的，而是上下游合作发展，在之前的文章中有说过，对大部分人和企业来说，使用第三方模型是最好的选择，一是因为技术难度低，二是因为资金成本低，同样也就意味着风险比较低，在前几天的文章中​​大模型与社会分工，产业链与模块化​​中说过，大模型技术是一个产业链，它并不是一个人或一个公司的...

  本文介绍了一种名为，的方法，通过将现有的大型语言模型，LLMs，转化为混合专家网络，MoE，，从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题，该方法基于著名的LLaMA，27B模型，并将其参数分为多个专家，然后对转换后的MoE模型进行持续预训练以进一步提高性能，实验结果表明，在使用200B个标记...

  声望是技术人在AI.x社区的成长记录，技术人发布内容以及内容被推荐都会有相应的声望奖励，因此，声望越高代表着该用户在AI.x社区越德高望重——发布的有价值的内容越多，...。...