01、概述在人工智能领域，从原型到生产的旅程充满挑战，虽然构建大型语言模型，LLM，、小型语言模型，SLM，或多模态应用的过程充满了兴奋，但要将这些原型转化为可扩展、可靠且生产就绪的解决方案，需要对其复杂性有深入理解，这个过程不仅仅涉及硬件扩展或算法优化，更是对数据、模型架构和实际应用需求之间关系的...

  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...

  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、结论写在前面​论文标题，ASurveyofPromptEngineeringMethodsinLargeLanguageModelsforDifferentNLPTasks论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2407.12994​​大型语言模型，LLMs，在众多不同的自然语言处...

  一、概述Title，InstructUIE，Multi，taskInstructionTuningforUnifiedInformationExtractionPaper，https，arxiv.org，abs，2304.080851Motivation大语言模型解锁了非常强的多任务能力，但是大模型...

  在构建RAG应用时，一个核心的工作就是构建知识库，进而以便于在实际进行问答时能够更准确地检索到文档内有关于问题的相关上下文信息，而知识库文档的一大来源来自于pdf格式文件，这类文件通常是富文本的，包含图片，表格等，且无法直接解析，必须通过一些技术手段将其拆分识别形成可被后续处理的文本文件，如text...

  AI做数学题，真正的思考居然是暗中，心算，的，纽约大学团队新研究发现，即使不让AI写步骤，全用无意义的，……，代替，在一些复杂任务上的表现也能大幅提升！一作JacabPfau表示，只要花费算力生成额外token就能带来优势，具体选择了什么token无关紧要，举例来说，让Llama34M回答一个简单问...

  1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据，这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用，比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索，甚至优化搜索结果排序等，传统上，嵌入向量的维度是固定的，通...

  在大型语言模型，LLM，时代，检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，系统通过结合检索与生成技术，显著提升了LLM的回复内容生成质量，然而，优化RAG系统性能是一个复杂的过程，涉及到数据处理、模型选择、算法优化等多个方面，本文将详细介绍10条策略建议，帮助您...

  现有基于LLM的智能体虽然在功能上取得了进展，但缺乏模块化，导致在研究和开发中存在术语和架构上的混淆，在软件架构上缺乏统一，AsurveyonLLMbasedautonomousagents，提出的框架，它并没有明确指出大型语言模型，LLM，、工具、数据源和记忆是否是Agent的一部分，这种对每个模...

  将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成，RAG，和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战，数据增强LLM应用中不同查询层次的主要技术总结​微软亚洲研究院，MSRA，提出了一种RAG任务分类方法，根据所需的外部数据类型和任务的主要焦点，将用户查询分为四个层...

  这两天我们见证了OpenAI、谷歌两巨头激烈的碰撞，二者竞争几乎白热化，14日，OpenAI凭借其GPT，4o模型，以语音和视频交互的全新方式，挑战传统的界限，15日，谷歌在2024年的I，O发布会上展示了ProjectAstra以及Gemini系列模型的最新进展，意图巩固其在搜索和AI领域的霸主地...

  在数据泛滥的今天，如何高效地从海量信息中提取有价值的洞察，已成为开发者面临的共同挑战，本文介绍一个创新项目——基于Streamlit的应用程序，它能够理解自然语言并直接与SQL数据库进行交互，从而简化数据分析流程，1环境设置在本项目中，我们选择PostgreSQL作为后端数据库，用户需自行安装并配置...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2405.10314项目链接，https，cat3d.github.io，3D重建的进步使得高质量的3D捕捉成为可能，但需要用户收集数百到数千张图像来创建一个3D场景，本文提出了CAT3D，一种通过多视点扩散模型模拟这种现实世界捕捉过程的方法，可以在...