多模态大模型，就是支持多种数据格式的模型，很多人都听说过多模态，也知道多模态大模型，但如果让你介绍一下什么是多模态大模型，它有什么优点和缺点，以及为什么需要多模态，这时可能就有点傻眼了，从应用角度来说，垂直应用的大模型才应该是未来的趋势，那么为什么还要研究多模态大模型呢，今天我们就来了解一下什么是多...

  高性能大模型的打造，是一项复杂的系统性工程，一个好的基础能够让你在学习的道路上事半功倍，但绝对不是学习的终点，大模型技术也不外如是，大模型的进阶学习路线以上技术都属于大模型技术的基础，不论是做学术研究，还是个人学习都已经足够；但是一项技术并不仅仅用来学习的，还需要能够在企业生产中应用，而在生产环境中...

  大模型技术的基础学习，是未来在大模型领域能否站稳脚跟的关键，随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向，从工具的角度来看，学习一个工具主要有两个方向，一个是使用工具，一个是制造工具；而今天我们主要讲的是...

  学习大模型技术是有方法的，千万不要只知道埋头工作，学习人工智能技术也有一段时间了，虽然说也算不上什么成果，但对人工智能技术也算有了一个初步的认识，以及一些个人的学习过程与心得，而今天就来简单介绍一下个人学习人工智能技术的一些书籍，网站和心得；因为人工智能技术有不同的实现方式，所以今天所说的人工智能特...

  邀请关注大模型、AIGC的开发者朋友们在此集结，参与社群打卡、直播周、技术沙龙、征文等多个活动，设置任务进阶奖励，完成任务就有奖品拿，此外还可参加抽奖、红包领取等各类活动，活动时间10.15，10.26活动介绍基础任务，参与即获奖在​​社区帖子，点击直达，​​下点赞并评论区回复任何内容，即可获得一份...

  学习的过程，是一个不断产生偏差和调整的过程，学习的过程是一个学习——验证——再学习——再验证的过程，在此之前也有写过关于强化学习的文章，但那时更多的是停留在概念描述和名称解释的阶段，简单来说就是知道有强化学习这个概念，但不知道它是用来解决什么问题，以及怎么来解决这些问题，之前的文章​​大模型的训练与...

  好的故事总能激励人前行，好的工作也是一个巨大的跳板！以及最关键的是敢于对你领导的不合理要求说，NO，！它不仅有助于保护我们自己的职业健康，也能真的确保项目以更合理和高效的方式推进~这对你来说也许是一个好的，跳板，，​​前后端，测试岗​​均可投，点它即可RobertC.Martin，世界级编程大师，设...

  编译丨诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，日前，Gartner预测，到2028年，将有75%的企业软件工程师使用AI代码助手，值得一提的是，这一比例在2023年初尚不足10%，根据对598位大型企业软件工程领导者的调查，截至2023年第三季度，已有63%的组织正在试用、部署或已部署了AI代...

  有了ChatGPT，还需要人类程序猿编码吗，上个月，一项发表在IEEETSE期刊，TransactionsonSoftwareEngineering，上的研究评估了ChatGPT所生成的代码在功能性、复杂性和安全性方面的表现，结果显示，ChatGPT生成可用代码的能力差异很大，其成功率从0.66%到...

  谷歌的美女程序员，将Llama的推理速度提高了500%！近日，天才程序员JustineTunney发推表示自己更新了Llamafile的代码，她重写了84个新的矩阵乘法内核，使得Llamafile可以更快地读取提示和图像，与llama.cpp相比，新的Llamafile在CPU上的推理速度提升了30...

  继Devin之后，又一个AI软件工程师被刷屏了——它叫，号称目前地表最强，已经可以像人一样思考和行动了！那么这个，地表最强，，到底强到什么程度，先来看下评测分数，在权威榜单SWE，Bench中，Genie以解决了问题的成绩夺得榜首，SWE，Bench是一个用来评估大模型解决现实中软件问题的基准，而这...

  译者，布加迪审校，重楼无论你是软件开发新手还是拥有几十年的丰富经验，总是需要学习新知识，TIOBEIndex追踪50种最受欢迎的编程语言，许多生态系统为职业发展和横向转型提供了机会，鉴于现有技术具有的广度，抽空学习一项新技能并有效运用技能可能困难重重，最近我一直在尝试学习Rust语言，这是一种注重性...

  现有的RAG方案没有专注于需要检索多个具有显著不同内容的文档的查询，这类查询经常出现，但挑战在于这些文档的嵌入可能在嵌入空间中距离很远，难以全部检索，因此，提出一种多头检索增强生成方法，MRAG，Multi，HeadRAG，，它的关键思想是利用Transformer解码器的多头注意力层的激活，而不仅...

  一种先进的检索增强型生成，开源解决方案，旨在解决简单的基于语义相似性的检索无法解决的复杂问题，展示了一个复杂的确定性图，作为高度可控的自主的，大脑，，能够回答来自私域数据的复杂问题，关键特性工作流程通过将命名实体替换为变量来匿名化问题，为匿名化的问题生成高层次的计划，去匿名化计划并将其分解为可检索或...

  摘要，结合预训练大型语言模型的链式思考提示在复杂推理任务上已取得令人鼓舞的成果，本文提出了一种新的解码策略——自我一致性，以替代链式思考提示中使用的朴素贪婪解码，该策略首先采样一套多样化的推理路径，而非单一的贪心路径，并通过边缘化采样的推理路径来选择最一致的答案，自我一致性利用了这样一种直觉，一个复...