CodeGemma模型概述CodeGemma是基于GoogleDeepMind的Gemma模型系列，GemmaTeametal.，2024，开发的一系列开放代码模型，这些模型继承了Gemma预训练模型的基础，并在此基础上进一步训练，使用的数据主要是代码，训练数据量在5000亿到1000亿token之...

  Blaze是快手自研的基于Rust语言和DataFusion框架开发的Spark向量化执行引擎，旨在通过本机矢量化执行技术来加速SparkSQL的查询处理，Blaze在快手内部上线的数仓生产作业也观测到了平均30%的算力提升，实现了较大的降本增效，本文将深入剖析blaze的技术原理、实现细节及在快手...

  一、编程辅助例子GitHubCopilot[1]基于OpenAI的Codex[2]模型，GPT，3[3]的后代，实现，可以在代码编写的时候实时地提供代码补全建议和注释，并且在多个编辑器的插件市场都可以下载使用，不管是从Copilot官网上的例子，还是在互联网上搜索关于Copilot的使用案例，你都可...

  今天凌晨，OpenAI开源了最新基准测试集SimpleQA，可以帮助开发者轻松检测、校准大模型的真实性能力，目前，很多大模型会出现一本正经胡说八道的问题，例如，你提问NBA历史上得分最多的是谁，它回答是迈克尔乔丹，实际上是勒布朗詹姆斯，包括OpenAI自己发布的GPT，4o、o1，preview、o...

  编译，伊风出品，技术栈，微信号，blog51cto，AI编程界又有新神器了，GitHub推出了人工智能原生开发环境CopilotWorkspace，旨在让，任何开发者都可以用自然语言从想法开始，创建代码，再到软件，开发者可以使用自然语言进行头脑风暴、规划、构建、测试和运行代码，比以前更快更简单，Gi...

  让大神AndrejKarpathy一键三连❤️，点赞，转发，评论，，一个教你从头开始实现Llama3的代码库爆火，X上转赞收藏量超6.8k，GitHub揽星2k，火就火在，它教你从头用Meta开源的权重进行推理，详细解释和展开了注意力机制中多个头的矩阵乘法、位置编码以及所有中间层，换句话说，他解释了...

  智能体开发领域正在迅速发展，LangChain也随之不断演变进化，虽然传统的LangChain智能体，尤其是基于AgentExecutor构建的，已经提供了稳定的服务，但LangGraph的出现带来了更为强大和灵活的解决方案，本文指导读者如何将智能体迁移至LangGraph，使迁移后的智能体能够充分...

  智能体，Agent，目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体，其实早在4月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到，AIAgent正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AIAgent通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者，它具备以...

  大型语言模型，LLMs，时代协作策略是一个新兴研究领域，协作策略可以分为三种主要方法，合并，Merging，、集成，Ensemble，和合作，Cooperation，每个模型都有其独特的优势，这种多样性促进了这些模型之间的合作研究尽管LLMs通过ICL和指令跟随在各种任务上表现出强大的多样性，但不同...

  Emu3在生成和感知任务中超越了多个任务的专用模型，表现优于主流开源模型如SDXL、LLaVA，1.6和OpenSora，1.2，同时不需要基于Diffison或组合多种不同架构，Emu3能够根据文本输入生成高质量的图像，通过简单地预测下一个视觉标记来实现，该模型自然支持灵活的分辨率和风格，Emu3...

  本文回顾了多模态LLM，视觉，语言模型，近一年来的模型架构演进，对其中有代表性的工作进行了精炼总结，截止2024.04，持续更新ing...ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，arxiv.org，abs，2306.13549，Awesome，Multimod...

  虽然多模态大模型都能挑西瓜了，但理解复杂文档方面还是差点意思，面对文字密集、多栏混排等文档时往往力不从心，区域级别的细粒度理解，就更是无从谈起了，最近，旷视团队打造了一支多模态大模型的，点读笔，——，轻松实现对8页文档，中英混合，单栏多栏格式混合的极端场景，的交互式感知理解，对于信息密集的PDF文档...

  摘要—最近，以GPT，4V为代表的多模态大型语言模型，MLLM，已成为新兴的研究热点，它使用强大的大型语言模型，LLMs，作为，大脑，来执行多模态任务，MLLM出人意料的涌现能力，如基于图像编写故事和无需OCR的数学推理，是传统多模态方法中罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在路径，为此，学术界...

  一、结论写在前面近期，多模态大型语言模型，LLMs，的发展主要集中在通过增加文本，图像配对数据和增强LLMs来提高多模态任务的性能，然而，这些扩展方法计算成本高昂，且忽视了从视觉方面有效提升模型能力的重要性，受到混合专家，MoE，在LLMs中成功应用的启发，该技术在训练过程中提高了模型的可扩展性，同...

  近日，微软的AzureAI团队在HuggingFace上发布了一个名为Florence，2的新视觉基础模型，该模型以宽松的MIT许可证可用，可以处理各种视觉和视觉语言任务，使用统一的基于提示的表示形式，它有两个尺寸——232M和771M个参数，并且在字幕生成、目标检测、视觉定位和分割等任务上已经表现...