嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我们聊聊如何在LangGraph中实现，人机交互，Human，in，the，Loop，简称HIL，的机制，这可是让智能系统更懂你、更贴心的秘密武器哦！想象一下，你的智能助手在执行任务时突然停下来，问你，嘿，我接下来要用这个工具，你觉得怎么样，这就是H...

  1.背景关系抽取，RelationExtraction，RE，是指将非结构化文本转化为结构化数据，关系三元组，，在知识图谱构建等领域扮演了重要角色，但是关系抽取往往因为关系类型的多样性和句子中实体关系的模糊性等问题，导致难以实现高效的RE，这两年，大语言模型凭借其在自然语言理解和生成方面的强大能力，...

  随着AIAgents技术的不断发展和成熟，我们可以期待在未来看到更多令人兴奋的创新和应用，这些技术有望成为推动人类进步和提高生活质量的重要工具，本周，一家名为CognitionAI的初创公司引起了轰动，他们发布了一个演示，展示了一个名为Devin的人工智能程序执行通常由高薪软件工程师完成的工作，像C...

  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，...

  智能体，Agent，目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体，其实早在4月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到，AIAgent正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AIAgent通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者，它具备以...

  大模型知识图谱是指将大型语言模型，LLM，与知识图谱技术相结合的一种技术手段，旨在利用知识图谱的结构化知识来增强大模型在自然语言处理任务中的表现，知识图谱通过将信息表示为实体，节点，和关系，边，的网络，模仿了人类结构知识的组成方式，不仅能捕获原始信息，还能捕获跨越多个文档的高阶关系，并具备强大的推理...

  Janus是一个统一的多模态理解和生成的大型语言模型，MLLM，，它将多模态理解和生成的视觉编码解耦，Janus基于DeepSeek，LLM，1.3b，base构建，该模型训练时使用了大约5000亿个文本token的语料库，在多模态理解方面，它使用SigLIP，L作为视觉编码器，支持384x384像...

  检索增强生成，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，技术可追溯到2020年Facebook发表的一篇论文，Retrieval，AugmentedGenerationforKnowledge，IntensiveNLPTasks，它结合了信息检索和生成模型技术，通过引入外部...

  一、产品生命周期评价定义生命周期评价，生命周期评价，LifeCycleAssessment，简称LCA，是一种量化评价方法，它涵盖了产品的整个生命周期——从自然资源开采到原材料加工、产品制造、分销、使用，直至最终废弃处置或回收再利用，LCA定量计算并评价产品消耗的资源与能源，以及排放的环境负荷，通常...

  大型语言模型，LLMs，在固定数据集上进行训练，其知识在最后一次训练更新时就已固定，ChatGPT的常规用户可能已经注意到其众所周知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会导致模型产生不准确或过时的响应，因为它们会，幻觉，信息，在不重新训练或微调的情况下，用新信息更新模型或增强其上下文理...

  ​准确地找到与用户查询最相关的信息是RAG系统成功的关键，如何帮助检索系统提升召回的效果是RAG系统研究的热门方向，之前的文章介绍了在分块阶段的优化方法，RAG高级优化，基于问题生成的文档检索增强，本文将介绍三种query理解的方法，以增强检索增强生成，RAG，系统中的检索过程，每种技术都旨在通过修...

  ​​https，github.com，OpenGVLab，LCL​​视觉backbone的数据瓶颈CLIP是第一个连接图像和文本的基础模型，但在大模型时代，仅凭对比学习的监督，已经不足够让下游视觉，语言模型，VLM，取得足够好的性能，尤其是在OCR等细粒度、高分辨率视觉任务上，而且这类方法通常要求图...

  大型语言模型，LLMs，时代协作策略是一个新兴研究领域，协作策略可以分为三种主要方法，合并，Merging，、集成，Ensemble，和合作，Cooperation，每个模型都有其独特的优势，这种多样性促进了这些模型之间的合作研究尽管LLMs通过ICL和指令跟随在各种任务上表现出强大的多样性，但不同...

  YOLO11标志着YOLO家族的新篇章，提供了更强大，更多功能的模型，将计算机视觉带到新的高度，凭借其完善的架构和增强的功能，该模型支持计算机视觉任务，如姿态估计和实例分割，视觉AI社区已经爱上了UltralyticsYOLOv8，但具有更高的性能和精度，Ultralytics创始人兼首席执行官Gl...

  Emu3在生成和感知任务中超越了多个任务的专用模型，表现优于主流开源模型如SDXL、LLaVA，1.6和OpenSora，1.2，同时不需要基于Diffison或组合多种不同架构，Emu3能够根据文本输入生成高质量的图像，通过简单地预测下一个视觉标记来实现，该模型自然支持灵活的分辨率和风格，Emu3...