让智能体在不断变化的环境中动态适应、并有效合作是一个巨大的挑战，特别是当智能体需要与陌生的智能体互动时，传统训练方法往往表现不佳，这种情况下，引入逆向注意力智能体，InverseAttentionAgents，成为了一种创新且有效的解决方案，逆向注意力智能体的核心在于借鉴，心智理论，Theoryof...

  全球社交、科技巨头Meta发布了全新文生3D模型——Meta3D，Gen，用户通过Meta3D，Gen仅需1分钟就能生成人物、动物、道具、服饰、工业设计等不同类型的高质量3D模型，Meta3D，Gen不仅生成的内容是高分辨率的纹理和材质贴图，还支持物理渲染光影效果非常好，适用于游戏开发、电影制作、虚...

  的离职，OpenAI首席架构师和著名强化学习，ReinforcementLearning，或RL，专家JohnSchulman博士成为OpenAI现存最主要具有技术背景的创始人，最近，Schulman博士接受了著名的科技播客主持人DwarkeshPatel的专访，他解密了OpenAI大模型发展史，介...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2410.18035低秩适应，LoRA，及其专家混合，MOE，变体是非常有效的参数高效微调，PEFT，方法，然而，由于在Transformer层中添加了LoRA模块和MOErouters，这些方法在多租户环境中引入了显著的延迟，为了解决这个问题，本文...

  编辑，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，企业部署GenAI需要RAG，而RAG需要向量数据库，向量数据库已经成为企业部署人工智能的核心要素，但这还远远不够，企业级别的RAG要复杂得多，1.向量数据库并非真正的难点克里斯·拉蒂默，ChrisLatimer，是初创公司Vectorize的首席...

  本文经翻译并二次整理自LangFriend，aJournalwithLong，TermMemory一文，讲述了LangChain在模型记忆功能方面进行的一次深入的应用实战，并推出了具备记忆能力的日记应用，LangFriend，我们深信，记忆功能将是大型语言模型，LLM，系统中最具潜力的一部分，生成性...

  大家也许会很好奇为什么在ViT章节插入了NVIDIALlama，3.1，Minitron4B，ViT因为应用场景的特殊性所以都寄希望于高效率的模型，因此各种针对大参数模型的提炼和优化技术层出不穷，而NVIDIALlama，3.1，Minitron则复现了这些系列的教科书实验，对于一些基本的术语，可以...

  摘要，大型语言模型，LLMs，在数学推理方面展示了令人印象深刻的能力，然而，尽管取得了这些成就，当前的评估主要限于特定的数学主题，尚不清楚LLMs是否真正参与了推理，为了解决这些问题，我们提出了数学主题树，MaTT，基准，一个具有挑战性和结构化的基准，涵盖了广泛的数学科目，提供了1958个问题，每个...

  随着大型语言模型，LLMs，的快速发展，医学领域的应用也取得了显著进展，但是大多数现有的医学语言模型主要集中在英语语言环境中，限制了其在非英语国家和地区的应用潜力，为了填补这一空白，来自上海交大和上海人工智能实验室的研究团队研发了一个开源的、多语言的医学语言模型，旨在为全球多语言用户提供高质量的医学...

  随着元宇宙概念的火爆也一同带动了数字人市场的快速升温，据计算全球平均每天都会诞生一个数字人，数字人正成为一股潮流，涌入人们的日常生活——会，捉妖，的虚拟美妆达人柳夜熙，抖音出道三天点赞即超百万，一夜之间成为国内虚拟偶像界的，顶流，；在江苏卫视跨年演唱会上，昔日歌后邓丽君，重返，舞台，与歌手周深同台对...

  GPT，3是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比任何以前的非稀疏语言模型多10倍，对于所有任务，GPT，3均无需任何梯度更新或微调即可应用，任务和少样本演示完全通过与模型的文本交互来指定，可以生成新闻文章样本，而人类评估者很难将这些样本与人类撰写的文章区分开来，接下来分为四部分，摘要、引言、...

  一、GPT的核心是TransformerGPT，GenerativePre，trainedTransformer，是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力，在GPT，GenerativePre，tr...

  今天分享一篇普林斯顿大学的一篇文章，TreeofThoughts，DeliberateProblemSolvingwithLargeLanguageModels[1]，思维之树，用大型语言模型解决复杂问题，这篇工作还是非常有借鉴意义的，OpenAI的AndrejKarpathy，前TeslaAI高级...

  大家好，我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，使用大型语言模型改善文本嵌入，这篇文章探索了直接利用LLM来做embedding模型，其只需要利用合成数据和少于1000次...

  大家好，我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，使用大型语言模型改善文本嵌入，这篇文章探索了直接利用LLM来做embedding模型，其只需要利用合成数据和少于1000次...