最近，Meta发表了两篇和推荐系统相关的大模型工作，这类工作不是讲NLP等领域的大模型应用到推荐系统，而是直接使用推荐系统的数据训练大模型，一直以来，阻碍CTR预估等模型朝大模型发展的一个阻碍是，这类模型并不存在像NLP、CV领域模型中的scalinglaw，即模型的效果随着模型尺寸增大、训练数据增...

  乱花渐欲迷人眼，学会从根本上认识问题，现在市面上大模型如百花齐放，对很多人来说一堆大模型带来的不是简单方便，而是乱七八糟以及迷茫，因为不知道不同的大模型之间有什么区别，也不知道自己需要什么样的大模型；就拿huggingface来说，上面的模型有几十万，有几个人能弄明白它们都是干什么的，因此，我们首先...

  Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章，我们以前介绍了HybridRAG、GraphRAG这些，今天我们将介绍一个崭新的RAG项目，现有的RAG系统老是搞不清复杂关系，答案经常被切碎，缺乏上下文，难以真正理解问题，而LightRAG就是来解决这些问题的，它把图结构引入文本索引和检索，采用...

  作者，RendyDalimunthe编译，岳扬开发一个能够处理真实问题并给出精准回答的聊天机器人，实属不易，尽管大语言模型已取得重大进展，但如何将这些模型与知识库结合起来，提供可靠且上下文信息丰富的答案，仍是一个待解的难题，PhotobyGoogleDeepMind[1]onUnsplash[2]关...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2409.12514项目链接，https，tiny，vla.github.io，具身智能近期发展迅速，拥有了大模型大脑的机械臂在动作上更加高效和精确，但现有的一个难点是，模型受到算力和数据的制约，如何使用更少的训练数据，以更快的推理速度，实现媲美Op...

  在数据洪流不断涌来的今天，如何高效且精准地从浩瀚的信息海洋中提炼出有价值的资讯，成为了自然语言处理领域待解决的关键问题，传统的检索增强生成，RAG，架构，以其独特的检索与生成结合的方式，在一定程度上满足了这一需求，为信息处理带来了便捷，然而，随着应用场景的复杂化，传统RAG在处理全局性、深层次语义信...

  7月3日，微软在官网开源了基于图的RAG，检索增强生成，——GraphRAG，为了增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力，RAG已经成为GPT，4、Qwen，2、文心一言、讯飞星火、Gemini等国内外知名大模型标配功能，传统的RAG系统在处理外部数据源时，只是简单地将文档转换为文本，将其分割为片...

  美团、浙大等于近日推出了MobileVLMV2，其中包含参数量1.7B、3B、以及7B的一系列视觉，语言模型，代码与模型以及适配的端侧推理方案都已开源，论文地址，https，arxiv.org，abs，2402.03766模型地址，https，huggingface.co，mtgv代码地址，http...

  探索多智能体强化学习的协同元探索——MESA算法深度解读在多智能体强化学习，MARL，的征途中，如何高效探索以发现最优策略一直是研究者们面临的挑战，特别是在稀疏奖励的环境中，这一问题变得更加棘手，MESA，CooperativeMeta，ExplorationinMulti，AgentLearnin...

  去年，AutoGPT的出现让我们见识到了AI代理强大的自动化能力，并开创了一个全新的AI代理赛道，但在子任务调度、资源分配以及AI之间协作还有不少的难题，因此，罗格斯大学的研究人员开源了AIOS，这是一种以大模型为核心的AI代理操作系统，可有效解可决随着AI代理的增加，资源调用率低的难题，同时能促进...

  RAG技术的重难点，是怎么更高效和更准确的检索数据，知识库技术作为大模型技术的一个重要应用方向，也是对大模型技术的一个重要补充；特别是在问答系统，如智能客服等领域，知识库有着非同一般的作用，从技术的角度来说，一个智能客服的好坏，除了大模型本身的质量之外，更多的是由知识库决定的，因此，知识库的作用不言...

  一、结论写在前面在强化学习人类反馈，RLHF，中，有效对齐大型语言模型，LLMs，与以人为中心的价值，同时防止通过预训练和监督微调，SFT，获得的能力退化，是一个核心挑战，插值RLIF和SFT模型参数可以调整人类偏好与基本能力之间的权衡，从而以牺牲对齐奖励为代价减少对齐开销，AlignmentTax...

  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...

  如果使用得当，LLMLingua可以降低使用高级LLM的成本，并使更广泛的用户和应用程序可以使用LLM，像GPT，4和Claude这样的大型语言模型，LLM，可以通过良好的提示工程学习新任务，然而，较长的提示会增加使用这些模型的成本，并且还会减慢它们的运行速度，LLMLingua是微软公司开发的一项...

  深入探索个性化推荐新境界——，BayesianOptimizationwithLLM，BasedAcquisitionFunctionsforNaturalLanguagePreferenceElicitation，论文解读在个性化推荐系统的构建中，如何快速准确地识别用户偏好始终是一个挑战，特别是在...