大家好，我是HxShine，前段时间Google推出Gemini多模态大模型，展示了不凡的对话能力和多模态能力，其表现究竟如何呢，本文对Gemini报告进行分析，总的来说Gemini模型在图像、音频、视频和文本理解方面表现出卓越的能力，其包括Ultra、Pro和Nano尺寸，能够适用于从复杂推理任务...

  01、概述在当今这个互联互通的世界，能够同时理解和处理多种信息类型显得尤为重要，这不仅是人工智能发展的关键，也是推动商业智能化的重要一步，然而，传统的AI模型在跨文本与图像的信息整合方面常常存在局限，这使得理解一篇配有图表或表情包的文章变得异常困难，这种对复杂关系的理解不足也限制了搜索引擎、推荐系统...

  01、概述随着人工智能，AI，技术的迅猛发展，深度学习模型正在不断突破原有的认知与交互极限，特别是随着大语言模型，LLM，的普及与改进，AI的应用场景逐渐扩展，然而，尽管这些模型在处理语言和信息上表现出色，它们在执行真实世界的行动和任务上仍存在局限，这一背景下，自主RAG系统，AgenticRAG，...

  主题，为什么应用都值得用AI重做一遍嘉宾，马会彬华为云架构与技术创新部高级技术专家主持人，薛彦泽媒体主编介绍，常听有人讲所有应用都值得用AI重做一遍，那么从业务视角、技术视角来看，发生了哪些关键变化?面向大模型和AI原生应用，华为在内部管理、行业实践上有哪些应用和创新?本期直播邀请华为云架构与技术创...

  前言本文基于前期介绍的，介绍一种基于LSTM预测模型的SHAP可视化分析教程，数据集是使用.csv形式进行存储的，包括了除时间列外，HUFL，HULL，MUFL，MULL，LUFL，LULL，和，OT，7个特征，1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据集取油温数据OT为目标预测值！1.2数据集制...

  在当今人工智能快速发展的时代，语言模型的应用越来越广泛，然而，要将预训练的语言模型应用到具体的任务中，往往需要进行微调，Unsloth作为一个预训练模型微调框架，因其出色的性能和独特的技术特点，受到了众多开发者的关注，本文将深入探讨Unsloth的相关内容，帮助读者全面了解这个强大的工具，一、Uns...

  在人工智能的众多应用中，对于文档的准确召回是一个广泛使用的需求，例如，在基于阅读理解的问答系统，RAG，中，我们常常通过嵌入模型生成向量来进行语义方面的召回，这种方法已经证明了其效果良好，然而，这并不意味着该方法适用于所有场景，让我们考虑一个涉及语音处理的项目，用户可能会说出需要查询的内容，系统需要...

  今天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创建知识图谱，准备好了吗，那就让我们开始吧！GraphRAG解决了什么问题当你问，这个数据集的主题是什么，这类高级别、概括性的问题时，传统的RAG可能就会束手无策，为什么呢，那是因为这本质上是一个聚焦于查询的总结性任务，Query，...

  材料科学侧重于研究和开发具有特定性能和应用的材料，该领域的研究人员旨在了解材料的结构、性能和性能，以创新和改进现有技术，并为各种应用创造新材料，该学科结合了化学、物理和工程原理，以应对挑战并改进航空航天、汽车、电子和医疗保健中使用的材料，材料科学面临的一个重大挑战是整合来自科学文献的大量视觉和文本数...

  前面文章提到，文档智能解析能够有效的增强RAG系统的准确性，​​，文档智能&amp，RAG，RAG增强之路，增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路​​文档智能解析RAG一般流程可以看到基于PDF的RAG，需要先对pdf进行解析，生成文本chunk，然后再基于文本建索引，这种pipline的...

  什么是RAG什么是RAG，RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成，是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架，它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，我们为什么需要RAG，大型语言模型通常基于固定的历史数据集...

  AI领域正从基础的RAG系统向更智能的AI智能体进化，后者能处理更复杂的任务并适应新信息，LangGraph作为LangChain库的扩展，助力开发者构建具有状态管理和循环计算能力的先进AI系统，本文教大家如何使用LangGraph开发一个太阳能节能计算的智能体，1LangGraph概述LangGr...

  全球最大开源平台之一GitHub发布了最新AI大模型编程产品——GitHubSpark，据悉，Spark支持GPT，4o、ClaudeSonnet3.5、o1，preview和o1，mini四款超强编程模型，用户无需任何代码和部署环境，通过桌面或移动端用自然语言方式就能轻松开发微应用程序，例如，想开...

  对于一个用户系统，通常有一个非常有效的用户增长方法就是做用户AB实验，我们将不同的策略投放给不同的用户，以观察他们的反馈来优化策略，更进一步，我们甚至希望在策略上线前，就能观察到不同人群的反应是什么，是否能够达到我们策略的预期，在过去大模型还未出现的时代，我们就曾有过这样一个很有挑战性的有趣idea...

  GraphRag解决了什么问题在朴素的RAG，自我检索生成模型，中，我们使用一个向量库作为我们的知识库，当用户提出查询时，该系统从向量库中匹配顶部K个元素作为上下文，并将这个上下文与提示和查询一起交给大型语言模型，LLM，进行回答，现在，让我们假设这个向量库是指向企业知识的，有两个示例查询，对于第一...