移植轻量级LLM模型推理框架InferLLM到OpenHarmony标准系统，编译出能在OpenHarmony运行的二进制产物，InferLLM是一个简单高效的LLMCPU推理框架，可以本地部署LLM中的量化模型，...。...

  写在前面&amp，笔者的个人理解人工智能，AI，在自动驾驶，AD，研究中起着至关重要的作用，推动其向智能化和高效化发展，目前AD技术的发展主要遵循两条技术路径，模块化和端到端，模块化将驾驶任务分解为感知、预测、规划和控制等模块，并分别进行训练，由于模块之间的训练目标不一致，综合效果存在偏差，...

  随着自动驾驶技术的不断进步，我们可能正在进入一个连接自动驾驶车辆，ConnectedAutonomousVehicles，简称CAVs，和人工驾驶车辆，Human，DrivenVehicles，简称HDVs，共存的时代，尽管CAVs在提高交通安全和效率方面具有巨大潜力，但它们在开放道路上的表现还远未...

  在当今快速发展的数据分析领域，智能分析平台正经历从传统BI到敏捷分析，再到智能分析的转变，随着移动互联网的兴起和大语言模型的出现，数据分析变得愈加普及，用户可以通过自然语言与系统进行互动，获取所需数据，然而，即使在敏捷分析阶段，仍然存在一定的学习成本，大语言模型的引入为数据分析带来了新的机遇，它不仅...

  两年前，大多数人还没有听说过生成式AI，而现在它却无处不在，发布后不久，ChatGPT就成为史上增长速度最快的应用程序，现在，苹果公司刚宣布计划将ChatGPT内置到iPhone中，很难找到一款不提供生成式AI功能的软件，然而，围绕生成式AI无疑有很多炒作、困惑甚至恐惧，狂热倡导者宣称它有望解决世界...

  大语言模型，LLMs，，以及一般的语言模型，LMs，，催生了一种新的编程方式，其中，指令，不再是明确的应用程序编程接口，APIs，，而是像英语这样的自然语言语句，该领域，一个被称为提示工程的新领域，的专家通过组合特定的关键词、提示格式，甚至认知模型来对他们的语言模型进行编程——或者从语言模型中引出特...

  引言，大语言模型的高效微调及其在多样化任务中的应用在人工智能领域，大语言模型，LLMs，已成为推动技术进步的关键力量，它们在理解和生成自然语言方面展现出了卓越的能力，从而在问答系统、机器翻译、信息提取等多样化任务中发挥着重要作用，然而，要将这些模型适配到特定的下游任务中，通常需要进行微调，fine，...

  近日，微软的AzureAI团队在HuggingFace上发布了一个名为Florence，2的新视觉基础模型，该模型以宽松的MIT许可证可用，可以处理各种视觉和视觉语言任务，使用统一的基于提示的表示形式，它有两个尺寸——232M和771M个参数，并且在字幕生成、目标检测、视觉定位和分割等任务上已经表现...

  引言最近，大语言模型，LLMs，在各种与语言相关的任务上取得了显著的表现，然而，尽管它们在数学推理、常识推理以及其他推理任务，如符号推理或逻辑推理等方面取得了成功，但它们在空间推理方面的能力仍然未被充分探索，空间推理是人类认知的基本功能，使我们能够与环境互动，它促进了需要理解和推理物体及其运动之间空...

  01引言在如今竞争激烈的人工智能，AI，领域，性能和效率始终是技术发展的焦点，10月15日，Zyphra公司推出了全新的Zamba2，7B小型语言模型，LLM，，以其强大的计算能力和卓越的效率引起了广泛关注，Zamba2，7B在7B参数范围内突破了技术瓶颈，不仅在质量上超越了Mistral，7B、G...

  一、引言现代研究发现，训练大语言模型，LLMs，时增加计算量会带来更好的结果，但在推理时增加计算量的好处却较少被关注，本文聚焦于推理时的方法，探讨了令牌级生成算法、元生成算法和高效生成这三个主题，二、相关概念及背景1、用户目标在生成中的作用，用户使用语言模型生成输出时，可能希望获得高质量、多样化的输...

  01概述在这个科技飞速发展的时代，人工智能，AI，正以前所未有的速度融入我们的日常生活，最近，AnthropicAI公司推出了一项革命性的创新——Claude3.5模型，它不仅能够理解复杂的指令，还能在各种实际场景中提供帮助，今天，我们就来聊聊这个AI领域的新宠儿，看看它如何让机器更懂你，如何让我们...

  LLM正在推动各行各业的突破和效率，在选择一种模型时，企业应该考虑预期的应用、速度、安全、成本、语言和易用性，虽然与其他人工智能，AI，技术相比，生成式AI比较新，但它已经被用于支持从审查求职者到诊断和推荐疾病治疗的一系列任务，IDC预测，到2028年，80%的首席信息官将依靠生成式AI工具来加快分...

  多轮对话中大语言模型在做出正确判断后，如果面对追问中的质疑、否定、误导等干扰它还能坚持先前的正确判断吗，最近来自南京理工大学，NJUST，的研究者们发现大语言模型，LLMs，在面对追问时经常会在其判断上动摇，即使原始判断是正确的，这种判断的不一致性为生成可靠回应和建立用户信任带来了重大挑战，论文标题...

  本文中将重点介绍如何优化RAG系统，使其尽可能高效，我们从多个角度介绍RAG系统，深入了解其用途以及如何优化，介绍检索增强生成，RAG，模型通常被称为RAG系统，在AI行业得到极大的关注，这种模型背后的概念很简单，我们允许模型根据需要从单独的数据集检索信息，而不是使用海量数据训练模型，将如何改进机器...