撰稿丨诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，总被用户吐槽，有点智障，的Siri有救了！Siri自诞生以来就是智能语音助手领域的代表之一，但很长一段时间里，其表现并不尽如人意，然而，苹果的人工智能团队最新发布的研究成果有望极大地改变现状，在相关的研究论文中，苹果的AI专家们描述了一个系统，其中...

  引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如AI生成的虚假新闻、过时内容、拼写错误等，这些噪声可能会影响...

  引言，探索视觉，语言对比预训练中的噪声和低质量标注问题在视觉，语言对比预训练中，噪声和标注质量被认为是影响训练效果的重要因素，本文通过深入研究和分析训练过程中的两个主要问题——错误的负样本对分配和低质量及多样性不足的标注——揭示了通过解决这些问题来提高训练质量的潜力尚未被完全实现，首先，我们研究了影...

  引言，多模态统一表示空间的挑战与机会在人工智能领域，多模态统一表示空间是实现多模态理解和生成的基础，这种统一空间能够将音频、图像、文本等多种模态的数据融合在一个共享的表示空间中，从而使得机器能够更好地理解和处理来自不同源的信息，然而，构建这样的统一表示空间面临着巨大的挑战，例如需要处理的模型参数可能...

  1、什么是大模型Agent，大模型Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体，简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标的智能存在，Agent是AI大模型应用的主要新形态，在技术架构范式也发...

  第一章，为什么要给大模型喂额外营养，想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知，但当你问它今天的股市行情如何，或者最新的新冠病毒变种有哪些症状，，它却一脸茫然，这就是大语言模型，LLM，的现状，知识广博但不够新鲜，这就是为什么我们需要给LLM喂点额外营养，也就是外部数据，这个过程，专业点说...

  01、概述在人工智能和机器学习领域，我们正经历着一场技术革命，随着技术的飞速发展，对于强大、灵活且易于获取的解决方案的需求也在不断增长，开发者、研究人员和技术爱好者在利用尖端技术时，常常受限于封闭生态系统的束缚，许多现有的语言模型，包括一些最受欢迎的模型，往往伴随着专有限制和许可限制，或者托管在限制...

  论文题目，PoSE，EfficientContextWindowExtensionofLLMsviaPositionalSkip，wiseTraining论文链接，https，arxiv.org，abs，2309.10代码链接，https，github.com，dwzhu，pku，PoSE一、研究简...

  浙江大学、蚂蚁集团、深圳大学联合推出了创新模型MaPa，与传统纹理方法不同的是，MaPa通过文本能直接生成高分辨率、物理光照、超真实材质的3D模型，可以极大提升游戏、VR、AR、影视等行业的开发效率，研究人员在多个知名平台对MaPa进行了综合测试，结果显示，在无参考图像的情况下MaPa生成的模型材质...

  目前，由大型语言模型，LLM，驱动的智能体已经证明了它们在处理复杂任务方面的显著潜力，此外，通过赋予LLM代码执行能力来提升其问题解决能力正逐渐成为一种趋势，这一点已经通过Code，Interpreter[1]、OpenInterpreter[2]、TaskWeaver[3]等工作得到了实践验证，然...

  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...