文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.16318項目鏈接：https:github.comlehduongOneDiffusion亮點直擊統(tǒng)一的多任務能力：OneDiffusion提出了一個統(tǒng)一的擴散模型，能夠無縫支持圖像合成和理解的雙向任務。它通過簡單靈活的框架，實現(xiàn)了多種任務（如文本到圖像生成、深度估計、多視角生成等）的處理，而無需依賴外部模塊或額外損失函數(shù)。創(chuàng)新的訓練方法：OneDiffusion采用了基于序列數(shù)據(jù)的訓練方法，將所有任務視為不同噪聲級別的幀...

?AI行業(yè)正在經(jīng)歷一場轉(zhuǎn)變，轉(zhuǎn)向更小巧更高效的大語言模型（LLM），從而使用戶能夠在本地機器上運行模型，無需功能強大的服務器。本教程將指導你借助Cortex運行本地LLM，著重介紹其獨特的功能和易用性，使任何擁有標準硬件的人都可以享用AI。注意：Cortex目前正在積極開發(fā)中，這可能會導致bug或某些功能無法正常運行。你可以通過???GitHub??或??Discord??報告任何問題。Cortex簡介?Cortex是一個動態(tài)的本地AIAPI平臺，...

近日，可靈1.5模型也迎來再次升級，支持在圖生視頻高品質(zhì)模式下，使用多達六種運鏡控制方式和運動筆刷功能。最新數(shù)據(jù)顯示，可靈AI用戶已累計生成超5100萬個視頻和1.5億張圖片。11月25日消息，快手可靈AI在全球上線業(yè)內(nèi)首個視頻模型定制功能，解決了AI視頻生成中人物IP（知識產(chǎn)權）穩(wěn)定性難題。目前，用戶可在可靈AIweb端使用該功能訓練定制人臉模型，并參照該模型繼續(xù)生成視頻內(nèi)容，滿足用戶創(chuàng)作多個包含同一人物鏡頭的訴求。如...

前言本期推出結(jié)合CVPR2022視覺頂會論文RepLKNet的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領域、電能質(zhì)量擾動信號、各種聲信號、腦電信號等分類任務!創(chuàng)新模型還未發(fā)表?。?！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯過！提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場MTF、遞歸圖RP、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時傅里葉變換STFT五種時頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時頻圖像類型！1創(chuàng)新模型相關解釋●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲大學軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框...

在當今數(shù)字化時代，圖像生成技術正以前所未有的速度發(fā)展，為藝術創(chuàng)作、媒體制作、教育以及多個行業(yè)領域帶來了深刻的變革。在這一背景下，一個名為Omost的創(chuàng)新工具應運而生，它不僅簡化了用戶與AI之間的交流，更通過極簡提示詞實現(xiàn)了高度詳細和準確的圖像生成。本文將詳細介紹Omost的功能、特點、優(yōu)勢以及其在不同場景下的應用，同時結(jié)合具體案例展示其實際效果，并對該工具進行客觀評價和未來發(fā)展展望。一、Omost的功能與特點Om...

在2023年，檢索增強型生成（RAG）技術占據(jù)了主導地位，而在2024年，智能體工作流程正在推動巨大的進步。使用AI智能體為構(gòu)建更強大的、健壯的、多功能的大型語言模型（LLM）驅(qū)動的應用開辟了新的可能性。其中一個可能性是在智能體RAG流程中增強RAG流程中的AI智能體。智能體RAG的基礎知識什么是檢索增強型生成（RAG）檢索增強型生成（RAG）是一種構(gòu)建LLM驅(qū)動應用的技術。它利用外部知識源為LLM提供相關上下文，減少幻覺現(xiàn)象。一個...

隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展，人們對于自主車輛的期待也在不斷提高。然而，盡管現(xiàn)有的技術已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)車輛在高速公路上的自動駕駛，以及無人駕駛出租車在主要城市開始運營，技術上所謂的“L5”全自動駕駛?cè)晕赐耆珜崿F(xiàn)。實現(xiàn)這一目標需要解決多個技術難題，其中之一便是提供能夠在高速公路匝道入口安全、可靠運行的全自動控制功能?，F(xiàn)階段的自動駕駛技術雖然取得了顯著進展，但仍面臨許多挑戰(zhàn)。社會普遍認為自動駕駛汽車需要比...

本篇文章將循序漸進地介紹智能體記憶的概念、類型、更新方式以及其實際應用。通過具體的例子，幫助讀者深入了解智能體記憶系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，尤其是如何在實際應用中為智能體添加記憶功能。記憶與存儲的區(qū)別在日常的編程任務中，存儲和記憶經(jīng)常被混淆。為了更好地理解智能體記憶的工作原理，我們首先需要區(qū)分“存儲”和“記憶”的概念。存儲：通常指數(shù)據(jù)的保存與管理。程序通過文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫或內(nèi)存等手段來存儲數(shù)據(jù)。存儲是...

在現(xiàn)實世界中，觀測到的時間序列通常表現(xiàn)出復雜多樣的多尺度時間模式。盡管基于Transformer的方法在多尺度時間模式交互建模中取得了顯著成功，但是兩個關鍵問題限制了其在時間序列預測中的進一步發(fā)展。一方面，單個的時間點包含的語義信息較少，利用attention建模pairwise交互會造成信息利用瓶頸。另一方面，時間模式中存在多種固有的時序變化，這些時序變化相互糾纏，為建模多尺度時間模式交互帶來了較大的挑戰(zhàn)。針對上述問題...

OpenAI新發(fā)布的O1模型，讓AI推理成了行業(yè)焦點。這是首次在AI系統(tǒng)中，推理計算占了很大比重。隨之誕生的推理時ScalingLaw表明，讓模型多"思考"一會，準確度就會更高。Anthropic也在跟進，推出非常依賴推理能力的“ComputerUse”的Agent功能。這說明AI應用越來越復雜，對推理能力的要求也越來越高。推理性能直接影響用戶體驗反應快不快，放在本地還是云端，都會影響實際使用感受。用的人越多，需要的算力就越大，這就涉及到成本和...

前言文檔領域的RAG，之前的工作如ChatPDF等很多的RAG框架，文檔數(shù)量一旦增加，將導致響應準確性下降，如下圖；現(xiàn)有RAG方法在處理具有相似內(nèi)容（在面對大量難以區(qū)分的文檔時）和結(jié)構(gòu)的文檔時表現(xiàn)不佳；用戶查詢常常涉及元信息，還增加了檢索和生成的復雜性，導致檢索的準確性會下降，本文介紹的方法HiQA，一種用于主要解決多文檔問答（MDQA）中的檢索增強生成方法。數(shù)量多文檔RAG對著文檔數(shù)量的性能變化方法提出了HiQA框架，用于...

前言OCR技術作為文檔智能解析鏈路中的核心組件之一，貫穿整個技術鏈路，包括：文字識別、表格文字識別、公式識別，參看下面這張架構(gòu)圖：前期介紹了很多關于文檔智能解析相關核心技術及思路，本著連載的目的，本次迎來介紹整個鏈路中的最后一塊拼圖OCR。本文簡要介紹OCR常見落地的算法模型DBNet、CRNN，并基于這兩個模型，簡單介紹文字識別在表格識別中參與的角色；并且額外介紹TrOCR這個端到端的模型，基于這個模型引入公式識別...

（a1）mR2AG帶檢索：這個過程包括：a）檢索反思，用于確定是否需要檢索；b）相關性反思，用于識別證據(jù)段落；c）對多個候選答案進行后處理。（a2）mR2AG不帶檢索：當不需要檢索時的生成過程。（b）無反思的樸素mRAG：一種沒有反思的基線方法。在基于知識的視覺問答（KnowledgebasedVQA）任務中，輸入通常是一對圖像和問題，并且依賴于可訪問的知識庫。文章提出的框架通過兩個新穎的反思操作來解耦生成過程，從而提高答案的質(zhì)量。...

今天來分享一篇深度好文：《GoldenRetriever:HighFidelityAgenticRetrievalAugmentedGenerationforIndustrialKnowledgeBase》，我們知道企業(yè)落地RAG系統(tǒng)有以下常見痛點：技術公司維護著大量的專有文檔，如培訓材料、設計文檔和研究成果。工程師，尤其是新員工，需要快速查詢這些文檔或吸收其中的新知識。這些領域特定的文檔通常包含許多技術社區(qū)特有的縮寫和術語，使得導航變得復雜。而這篇文章提出了一個概念：GoldenRetriever...

我閱讀了一篇有關"AdvancedRAG"的論文，在閱讀這篇論文后，我發(fā)現(xiàn)其中的一些概念和技術具有很高的實用價值。接下來，我將結(jié)合我在公司的實踐經(jīng)驗，分享以下RAG系統(tǒng)的三個階段的優(yōu)化：預檢索和數(shù)據(jù)索引技術檢索技術檢索后處理預檢索和數(shù)據(jù)索引技術使?LLM增加信息密度如果來?異構(gòu)數(shù)據(jù)源（例如PDF、抓取的?絡數(shù)據(jù)、?頻記錄）的?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過特定處理，信息密度比較低下，包含不相關的信息和或噪?，或者有很多信息重復...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.13552項目鏈接：https:github.commicrosoftReducioVAE亮點直擊將視頻編碼為極少量的運動隱變量和一個內(nèi)容圖像，其中設計的ReducioVAE可以將視頻壓縮到比常見的二維VAE小64倍的隱變量空間。基于ReducioVAE，通過結(jié)合額外的圖像條件設計了一個名為ReducioDiT的擴散模型。實驗表明，ReducioDiT可以顯著加速生成過程，同時生成高質(zhì)量的視頻?？偨Y(jié)速覽解決的問題商用視頻生成模型雖然能生成逼真的...

今年7月，微軟首次開源了超大知識索引GraphRAG，僅4個多月的時間在Github已超過19000顆星，成為目前最火的RAG框架之一。但GraphRAG在處理全局數(shù)據(jù)查詢時成本非常高，尤其是應用在那些大參數(shù)的AI模型中格外明顯，查詢的過程中也存在延遲、不準確等問題。今天凌晨，微軟研究院發(fā)布了GraphRAG迭代版本——LazyGraphRAG。這個RAG的最大亮點之一就是成本非常低，數(shù)據(jù)索引成本只有完整版GraphRAG的0.1%，同時采用了全新混合數(shù)據(jù)搜索方...

作為一名資深博主和GraphRAG的貢獻者之一，我最近深入探索了GraphRAG的源代碼并提交了一些pr。在這個過程中，我發(fā)現(xiàn)prompt在知識圖譜的生成以及最終問答效果方面起著決定性的影響。因此，我決定專門花時間來整理關于prompt提示的內(nèi)容。這篇文章的主要參考是AI大師吳恩達的prompt提示工程總結(jié)。我們將會討論如何正確使用ChatGPT，它所具有的常規(guī)能力等內(nèi)容。值得注意的是，雖然任何人都可以編寫prompt，但要編寫出高效的prompt，...

前言在前一階段課程中，我們學習了圖像分割中的語義分割、實例分割、旋轉(zhuǎn)目標檢測等。這些圖像分割算法都是有監(jiān)督學習，而GAN（生成對抗網(wǎng)絡）是一種特別的學習策略，其核心思想非常值得借鑒，所以本章將以GAN網(wǎng)絡的代碼為切入口，了解掌握其核心思想。學習策略人工智能方面的學習策略有兩種：有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。有監(jiān)督學習定義：有監(jiān)督學習是使用帶標簽的數(shù)據(jù)集進行訓練。每個輸入數(shù)據(jù)都有對應的輸出標簽，模型通過學習...

前言在上一章??【項目實戰(zhàn)】基于Agent的金融問答系統(tǒng)：RAG的檢索增強之ElasticSearch??中，我們在已經(jīng)構(gòu)建的Agent框架上，通過集成檢索器將ES檢索器和多路召回檢索器集成進來，提升了檢索的召回率。本章，我們將基于項目問題，進一步優(yōu)化Agent的檢索能力。問題隨著該項目檢索能力的增強，我們計劃對天池大賽提供的1000個問題進行執(zhí)行，依次評估我們的系統(tǒng)能力如何。在這個測試過程中，我們發(fā)現(xiàn)了多個待優(yōu)化的問題，其中有2...