同一天，LLM应用开发另一个代表产品Llamaindex也发布了其在此领域的新功能——workflow，进一步提升应用编排的能力，早在去年，Llamaindex在这方面已经有了动作，推出了QueryPipeline，详见，​​​应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Qu...

  Reason，Act，ReAct，Agent能够通过将思维链推理与外部工具访问和迭代求解能力相结合，来执行复杂的推理任务，ReActAgent的工作原理ReActAgent的核心组件是系统提示，它定义了Agent的整体行为，我们稍后将看到一个示例，处理从用户提示开始，用户提示请求解决某个问题，系统提...

  在之前的博客文章中，我们探讨了基于聊天的代理用户体验，其中用户需要主动思考如何与AI进行交流，但如果AI能在后台默默为您工作，那会怎样呢，我认为，为了让代理系统真正发挥潜力，我们需要转变观念，让AI在后台默默工作，当任务在后台处理时，用户通常更能接受较长的完成时间，因为他们对即时响应的期望降低了，这...

  工作流既是对大模型技术的补充，又是大模型市场化的一个重要方向，作为学习人工智能技术的人来说，工作流应该是一个耳熟能详的技术，由于大模型的短板原因，逻辑推理，幻觉，知识不足等问题，，导致大模型在实际应用中存在很多问题，而又为了让大模型能够解决现实中工作与生活中的问题，技术人员就想了一个办法，利用工作流...

  今天我要跟大家分享一篇很有意思的论文，题目是，AgentWorkflowMemory，也就是Agent工作流记忆，这篇论文提出了一种新方法，让AI助手，我们称之为Agent，能更好地完成复杂的网页任务，背景，AI助手的挑战首先，我们来聊聊这个研究的背景，现在的AI技术已经非常强大了，特别是像GPT这...

  工作流，一种根据配置执行固定操作的流程，在之前的文章中写了一篇关于ComfyUI工作流的文章，​​大模型之视频图像生成之工作流——ComfyUI和AI炼丹师​​，不过在此之前对工作流并不熟悉；本着先记下来再说的理念就有了之前的这篇文章，而最近在做一款AIGC产品的过程中，主要负责的就是Comfyui...

  一、引言视觉语言模型，VLMs，已在多种多模态理解和生成任务中展现了显著的性能表现，然而，尽管这些多模态模型在广泛的任务中表现出色，但是它们能否有效地捕获结构化知识，即理解对象间关系以及对象与其属性间关系的能力，仍然是一个未解决的问题，如图，a，所示，我们在分析CLIP模型时发现，与图像不匹配的标题...

  同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成，RAG，综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对RAG进行了全面梳理，这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的RAG技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向，同时，为开发者提供了参考，帮助辨识不同技术的优缺点，并指导如何在多样化的应用场景中...

  在数据安全和隐私保护日益受到重视的背景下，私有化部署大模型的需求日益增长，MintplexLabsInc.推出的开源项目AnythingLLM，为个人和企业提供了一种安全、高效且可定制的解决方案，该工具基于RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，模型，允许用户将本地文档转...

  RAG检索增强生成由2部分构成，一是离线对异构的数据进行数据工程处理成知识，并存储在知识库中，二是基于用户的提问进行知识库的检索增强，如下图所示，其中最关键的一个环节是PDF格式的文件如何提取成知识，下面详细剖析，1、PDF文件中文本数据如何提取，能够处理文本提取的Python库有多个，其中较为知名...

  一致性推理是人类智能的核心能力之一，指的是处理等价但表述不同的任务的能力，例如，当我们被问到，告诉我现在几点！，和，现在几点钟，时，尽管这两个问题的表述不同，但它们本质上是相同的，人类能够在面对这些等价问题时，提供一致且正确的答案，这种能力不仅在日常生活中至关重要，也是科学讨论、交流和推理的基础，在...

  这篇文章给大家介绍一下阿里发表的多模态大模型工作mPLUG，Owl，共2篇文章，建立在前序图像表征对齐预训练大语言模型的思路，提出了不同的参数训练方式、多模态解耦映射等优化方法，在多项任务取得了SOTA效果，相关论文，mPLUG，OwlLanguageModelswithMultimodalitym...

  扩散模型是目前生成式AI中的最核心模块，在Sora、DALL，E、Imagen等生成式AI大模型中都取得了广泛的应用，与此同时，扩散模型也被越来越多的应用到了时间序列中，这篇文章给大家介绍了扩散模型的基本思路，以及几篇扩散模型用于时间序列的典型工作，带你理解扩散模型在时间序列中的应用原理，扩散模型建...

  今天给大家介绍一篇华东师范大学联合丹麦奥尔堡大学和松鼠AI发布的时间序列模型统一评测基准FoundTS，这是一个针对时间序列预测基础模型的基准测评框架，旨在利用不同领域和特征的数据集对不同的时间序列预测基础模型进行全面、公平的测评，该论文在统一评测结果的基础上，分析了现有时序预测基础模型的优缺点，并...

  今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量时序预测，并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别，论文标题，TIMER，XL，LONG，CONTEXTTRANSFORMERSFORUNIFIEDTIMESERIESFOREC...