本文详细介绍了混合专家，MoE，架构，该架构通过混合或融合不同的，专家，模型共同解决特定的问题，专业化的必要性医院有很多具有不同专长的专家和医生，他们擅长解决各自领域内的医疗难题，外科医生、心脏病专家、儿科医生等各类专家紧密合作，为患者提供了全面而个性化的医疗护理服务，同样，人们也可以将这一合作模式...

  来自腾讯的研究者们做了一个关于agent的scalingproperty，可拓展性，的工作，发现，通过简单的采样投票，大语言模型，LLM，的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强，其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成sca...

  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、LLM的数数能力有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提示被窃取的背后1、LLM的数数能力有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你相信大型语言模型，LLM，连简单的数数都可能做不好吗，近期一...

  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，​​​​https，www.，aigc，2223.html​​作者，StephanieKirmer编译，岳扬PhotobyIbrahimRifath[1]onUnsplash[2]OpenAl是史上增长最为迅猛的企业之一，但同时也可能是运营开...

  亲爱的读者，感谢您阅读到这里，正如我们探讨的语言模型一样，每个人都有自己的潜力和价值，认清自己，要么接受平凡，要么踏踏实实从0到1去积累资源，这世上从来没有简单的、一蹴而就的成功，无论是AI的发展还是个人的成长，都需要持续不断的努力和积累，如果您也对科技、人工智能和个人发展感兴趣，欢迎关注我们的微信...

  自ChatGPT引领人工智能的新潮流以来，我们见证了大型语言模型，LLM，与私有数据结合的巨大潜力，这种结合不仅催生了功能强大的AI应用，也标志着AI专业能力的提升，然而，随着深入探究，我们发现传统的文本嵌入检索技术，Text2VecRAG，在处理知识库问答时仍存在局限，本文阐述如何通过图形RAG技...

  文字接龙LLM从根本上始终要做的是，针对它得到的任何文本产生，合理的延续，LLM只是在玩一个，文字接龙，的游戏，当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，它实质上只是在一遍又一遍地询问，根据目前的文本，下一个词应该是什么，，并且每次都添加一个词，这里说的，词，实际上指的是token，它可能只是词...

  稀疏自动编码器，SAE，最近因机器学习模型的可解释性而变得流行，尽管SAE自1997年以来一直存在，机器学习模型正在使LLMs变得越来越强大和有用，但它们仍然是黑匣子，如何看穿LLM的灵魂，且若能理解它们是如何工作的，那对于大模型的进化有足够的帮助和启示意义，使用SAE，可以开始将模型的计算分解为可...

  ​思维链，CoT，ChainofThought，常常作为增强大模型推理能力的利器，但大模型推理能力的提升多大程度上来自人为任务拆解，还是额外提示的Token激发了背后更强大的计算，让我们逐步思考，Transformer语言模型中的隐藏计算，[文献1]发现了一个有趣的现象，通过在思维链中添加无意义的中...

  作者，JanMajewski编译，岳扬imagegeneratedbyauthorwithGPT，4o高成本和延迟是将大语言模型应用于生产环境中的主要障碍之一，二者均与提示词信息的体量，promptsize，紧密相连，鉴于大语言模型，LLM，展现出极强的广泛适用性，不少人视其为解决各类问题的灵丹妙药...

  1.背景在量化交易领域，Alpha因子挖掘是核心焦点之一，探索和提炼那些能够预测资产收益的预测信号，尤金·法玛提出了有效市场假说，EfficientMarketHypothesis，EMH，，指出股票价格是所有市场可用信息的反映，股票价格应当全面反映市场内所有可获取的信息，随着研究的深入，当前Alp...

  探索大型语言模型，LLMs，在文本空间优化问题中的潜力在现代人工智能的研究与应用中，大型语言模型，LargeLanguageModels，简称LLMs，已经显示出其在处理复杂语言任务中的强大能力，从生成文本、理解文档到执行代码，LLMs的应用范围日益扩大，然而，除了这些生成性任务外，LLMs在优化问...

  大语言模型，LLM，虽然功能强大，但容易出现幻觉，此外，它们受限于其训练语料库中包含的知识，因此无法回答有关近期事件或公开受限信息的查询，为了解决上述问题，检索增强生成，RAG，是一种常用的框架，它在LLM的提示中提供相关检索内容，获得相关信息的参考文档或数据库，并可以显著提高模型的准确性，大多数商...

  一、结论写在前面论文来自香港城市大学、华为诺亚方舟实验室，论文标题，LLM，enhancedRerankinginRecommenderSystems论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2406.12433​​重排序是推荐系统中的关键组件，对精炼推荐算法的输出起着至关重要的作用，传...