一、算法介紹XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一種高效的梯度提升框架，它實現了梯度提升決策樹（GradientBoostingDecisionTrees,GBDT），并在此基礎上進行了優化。XGBoost在許多機器學習競賽中表現出色，因其高效性和強大的預測能力而受到廣泛歡迎。XGBoost支持多種目標函數和評估指標，可以處理回歸、分類以及排名等問題。二、算法原理三、案例分析3.1數據集介紹本次案例分析使用的數據集包含了一系列工業機器的運行狀態...

1.ReverseThinkingMakesLLMsStrongerReasoners逆向思維在人類推理中扮演著至關重要的角色。人們不僅可以從問題推導出解決方案，還可以反過來從解決方案推導出問題。這種雙向思考方式往往能提高整體的推理性能，因為它允許前后思維之間的一致性檢查。為了使大型語言模型（LLM）具備逆向思維能力，我們引入了逆向增強思維（RevThink）框架，該框架由數據增強和學習目標組成。在RevThink中，我們通過收集教師模型提供的結構化正向...

“AIAgent的核心是推理規劃能力，其次才是函數調用和記憶能力；但三者又缺一不可。”最近發現有些人還不了解什么是AIAgent，或者是看了Agent的概念，但還是不知道什么是AIAgent，今天我們就來詳細介紹一下什么是AIAgent。什么是AIAgent？這篇關于Agent的文章，即是對AIAgent的介紹，也是為了記錄自己對AIAgent的理解。網上的介紹說，AIAgent中文翻譯叫智能體，是一種能夠感知環境，進行決策和執行動作的智能實體。看了以上的定...

AI就像電力一樣。”這是因為，作為一種通用技術（類似于電力），AI有著無數的應用場景。如果有人問你：“電力能用來做什么？”這個問題很難回答，因為電力幾乎無處不在。同樣，新興的AI技術正在為我們創造一個龐大的機會空間，能夠開發以前無法實現的應用。經常有人問我：“AI最大的機會在哪里？”我對AI技術棧的理解是這樣的：在最底層，是半導體技術。在其上是云基礎設施。當然，再往上是各種基礎模型訓練工具和模型本身。大...

隨著生成式AI技術的全面爆發，AIAgents正成為人工智能應用的新寵。這些“智能代理”不僅能完成特定任務，還能像一位貼心助手般跨場景協作。那么，這些AIAgents背后的技術堆棧是如何構建的？它們的生態系統又如何助力開發者和企業高效落地應用？今天我們通過一張最新發布的《AIAgentsStack》圖解，帶您快速掌握這個領域的核心脈絡！1.垂直代理：專業AI助手，解決具體問題垂直代理是AI領域中最簡單易懂的一類工具，它們就像是行業...

編輯伊風馬斯克對OpenAI又放大招了。OpenAI在做新一輪融資時，曾明確提出：投資者不得同時資助其競爭對手，包括xAI。律師寫道：“馬斯克確認，至少有一位參與OpenAI10月融資輪的主要投資者后來拒絕投資xAI。”斷人財路怎么能忍，馬斯克出手申請禁令，直接請求聯邦法院阻止OpenAI轉變為完全營利的商業實體！這步棋狠在哪里？要知道，OpenAI新募集到的66億元融資，是有條件的：OpenAI許諾將在兩年內重組為營利公司。否則，投資者...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.18623項目鏈接：https:lift3dweb.github.io亮點直擊提出了Lift3D，通過系統地提升隱式和顯式的3D機器人表示，提升2D基礎模型，構建一個3D操作策略。對于隱式3D機器人表示，設計了一個任務感知的MAE（MaskedAutoencoder），它掩蓋了任務相關的可操作性區域，并重建了深度幾何信息，從而增強了2D基礎模型的3D空間感知能力。對于顯式3D機器人表示，提出了一種2D模型提升策略，利用2D基礎模型的預...

我們最近在一個項目中遇到了一個問題。項目的場景是這樣的：用戶將他們的PDF文檔存儲在磁盤的某個特定目錄中，然后有一個定時任務來掃描此目錄并從中的PDF文檔構建知識庫。一開始，我們采用"增量更新"策略。在掃描目錄中的文檔時，我們會對每個文檔進行哈希運算以生成其指紋，并檢查該指紋是否已存在于數據庫中。如果指紋不存在，就表示這是一個新文件，我們會對新文件的document做embedding，然后將其加入到知識庫中。然而，這...

SelfRAG出現的背景經典的RAG模型通過提供與問題相關的上下文信息來支持LLM在回答知識密集型問題。然而，這種方法存在兩個主要問題：過度檢索：RAG系統并不針對用戶意圖進行精細的判斷，而是對每次輸入都執行topk的知識檢索，可能導致引入不必要或偏離主題的信息，從而影響輸出的質量。例如，當用戶僅是打招呼時（如"hello"），理想的做法是直接利用LLM的能力來回答，而不需要查詢知識庫輸出一致性問題：無法百分百確定回答的內...

在之前的文章中，我們探討了混合檢索的概念以及其后續的重新排序（rerank）和重組（reorder）操作。今天，我們將從實踐角度解析如何執行混合檢索。下圖是混合檢索的流程：BM25眾所周知，混合檢索主要通過關鍵詞匹配來確定可能的答案，接著結合語義匹配以進一步提升答案的精確度。BM25就是其中一種常見的關鍵詞搜索技術。BM25就像一個智能的匹配工具，在我們使用搜索系統時，它能幫助我們找到最相關的信息。BM25如何做到這一點呢...

快速準確地訓練人工智能模型，對于建立對這些工作流工具的信任非常重要。隨著人工智能驅動的應用程序執行復雜任務的能力越來越強，數據科學家和機器學習工程師需要探索新方法。要為特定用例開發最佳模型，利用合適的模型、數據集和部署可以簡化人工智能開發過程并產生最佳結果。選擇合適的模型選擇最佳的模型架構對于完成特定任務而獲得最佳結果非常重要。解決不同類型的問題需要不同的模型架構：卷積神經網絡（CNN）遞歸神經網...

1、什么是LazyGraphRAGGraphRAG[1]旨在通過利用非結構化文本中的隱式關系來擴展AI系統可以在私有數據集上回答的問題類別，相對于傳統矢量RAG（或“語義搜索”）的一個關鍵優勢是它能夠回答解決整個數據集的全局查詢，例如“數據中的主要主題是什么？"，或者“X最重要的含義是什么"。相反，向量RAG擅長于本地查詢，其中答案類似于查詢并且可以在特定文本區域內找到，如通常針對“who”、“what”、“when”和“where”問題的情況...

?大模型（LargeModel,如GPT、PaLM、LLaMA等）的重點與難點在于它們的構建、訓練、應用以及部署過程中涉及到的多方面挑戰。以下從技術、資源、應用等角度詳細說明其重點與難點。1.大模型的重點(1)規模與性能參數規模：大模型的核心是參數量通常達到數十億甚至萬億級別，參數的規模直接影響模型的表達能力和推理能力。多模態擴展：部分大模型支持跨模態輸入（如文本、圖像、音頻等），需要對不同模態的數據進行融合建模。通用性...

?“技術的發展是一個循序漸進的過程，而我們要做參與者，而不是旁觀者”最近一段時間做了一次小實驗，那就是用大模型寫公眾號，在一字不改的情況下直接發布，會是什么效果。兩次測試，第一次使用的是字節的豆包，第二次使用的是chatGPT；而且第二次內容的閱讀量直接破千。不知道大家有沒有看出來哪兩個是大模型寫的文章；一個是豆包寫的——《人工智能：開啟未來新紀元》?和GPT寫的——大模型技術全面解析，從大模型的概念，...

在數字娛樂、虛擬現實和增強現實等領域，創建真實感強、能夠表達豐富情感的3D虛擬人物一直是研究的熱點。最近，來自DGIST和CodecAvatarsLab,Meta的研究團隊在這一領域取得了突破性進展，他們提出了一種名為ExAvatar的技術，能夠從單目的視頻中學習并創建出具有豐富表情和手勢的全身3D人像。本文將對這項技術進行詳細解讀。一、研究背景傳統的3D人像往往只能模擬身體動作，而無法表現面部表情和手部動作。這限制了虛擬人物在交互...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.02359項目鏈接：https:github.comyueyang130DeeRVLA亮點直擊提出動態早退出機制DeeR：框架基于動態神經網絡的思想，能自動調整MLLM模型的大小，根據機器人面臨的實際情況動態激活模型所需的層數，減少不必要的計算消耗。實現高效的資源利用：DeeR在推理過程中對不同復雜度的情境適應性地分配計算資源，簡單場景下使用較小的模型以節省資源，復雜場景下則調用更大的模型。靈活的計算成本控制：...

寫在前面用大模型AI解決問題的思路可以有以下幾個方面：1.將現有任務拆解成標準操作流程(SOP)，在合適的環節融入AI。2.充分發揮AI的優勢（如語言能力、概率推斷和模式識別），增強內容類任務。3.利用AI進行任務的分析、識別、解釋和重寫等。寫作類任務是最適合用AI增強的領域，別輕視AI生成的內容質量，可能只是我們沒有找到合適的方式。當前AI的一個特點是：“Garbagein,Garbageout”。僅憑簡短的提示詞難以獲得高質量的結果。...

編譯GraceBo整理言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）美國大選結束前，知名美國主持人塔克·卡爾森（TuckerCarlson）和馬斯克有一場信息量非常高的對話，馬斯克點評了現在的AGI發展進度，并解釋了自己為什么不信任OpenAI，并直言奧特曼撒謊成性，甚至認為谷歌的控制讓美國白宮對于AI的監管沒有落實，并解釋了和特朗普打算成立“政府效率委員會”來對不合理的法規和機構進行“垃圾回收”，并認為人類最好的歸宿就是退休……...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.15138亮點直擊提出了一種完全自動化、穩定且通用的模型，用于為多種3D對象生成物理材料，并達到了最先進性能水平。提出了一種具有光照置信度的材料擴散模型，以便用一個模型處理各種光照條件。提出了一種由置信度mask引導的漸進材料生成方案，以及一種UV空間材料擴散模型，以生成一致且UV就緒的材料。總結速覽解決的問題現有的3D對象材料生成方法通常依賴復雜的流程或特定案例的優化，難以在...

在日新月異的生成式AI領域，幾個核心的專業術語不僅頻繁出現在討論、報告和會議中，更是技術發展的關鍵驅動力。它們分別是：“PromptEngineering（提示工程）”、“FunctionCalling（函數調用）”、“RAG（檢索增強生成）”和“Finetuning（微調）。?PromptEngineering（提示工程）：提示工程是一種技術，通過設計、實驗和優化輸入提示詞（Prompt）來引導預訓練語言模型生成所需響應或完成特定任務。它的核心在于通過精確的提...