2018年是自然語言處理領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折點，一系列深度學習模型在從問答到情感分類的NLP任務(wù)上取得了最先進的成果。谷歌的BERT算法已經(jīng)成為一種“一個模型來統(tǒng)治其他所有NLP模型”，基于其在各種各樣的任務(wù)上的優(yōu)異性能。這篇文章通過可視化輸出，嘗試使用BertViz進行交互式演示。??https:github.comjessevigbertviz??BERT建立在兩個關(guān)鍵思想的基礎(chǔ)上，這兩個思想是NLP最近取得的許多進展的原因：Transformer架構(gòu)；無監(jiān)督預訓練。T...

首先說下背景，我是個非技術(shù)出身的產(chǎn)品經(jīng)理，除了PM平時工作中所需要掌握的技術(shù)常識和概念之外，我只自學過一些前端和python技術(shù)知識，沒有實戰(zhàn)項目經(jīng)驗，可以說是幾乎沒有任何的程序開發(fā)經(jīng)歷。之前在網(wǎng)上看到有些編程小白使用ChatGPT生成代碼寫出了瀏覽器插件工具。心想要不我也試試？正好我需要寫一個程序來幫忙爬取項目招標信息進行市場分析，借助最近比較火的kimi大模型來試試。在整個和kimi“結(jié)對編程”的過程中，我問了不...

生成式AI的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)準備和管理：生成式AI的訓練需要整合分散在多個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式復雜，常包含缺失值和噪聲，影響模型的訓練效果。企業(yè)需高效收集、清洗、轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)，并且要滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高速存儲需求。同時，必須確保數(shù)據(jù)的安全和隱私合規(guī)。模型訓練和部署：訓練生成式AI模型需要大量計算資源和長時間的訓練，硬件成本高且訓練周期長。選擇合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)至關(guān)重要，并且需要有效的版本控制來管理多...

本篇文章將為你詳細解析OpenCV在Python中的應(yīng)用，從基礎(chǔ)安裝到深入實戰(zhàn)，并提供全套可運行代碼，幫助你快速掌握這一強大的圖像處理工具。無論你是初學者還是有一定經(jīng)驗的開發(fā)者，都能從中獲益匪淺。OpenCV簡介OpenCV是由Intel公司于1999年發(fā)起的開源計算機視覺庫，旨在提供一種通用的基礎(chǔ)設(shè)施，以加速計算機視覺應(yīng)用的研究與開發(fā)。它支持多種編程語言，包括C++、Python和Java，并可在多個平臺上運行，如Windows、Linux、macOS、...

概述這篇文章深入探討了Wang等人在2024年的研究，旨在為構(gòu)建高效的檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)提供最佳實踐建議。文章由TowardsAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTOLouisFrancois撰寫，分析了RAG系統(tǒng)的核心組件與策略。主要內(nèi)容摘要查詢分類：通過分類任務(wù)決定是否需要進行檢索，確保系統(tǒng)只在必要時檢索外部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分塊：為數(shù)據(jù)選擇合適的塊大小至關(guān)重要，理想的塊大小在256至512個token之間，有助于減少噪音和提高效率。元數(shù)據(jù)與混合搜索：元...

前言大家好，我是Alonzo。隨著OpenAI在今年年初公布了Sora的demo，videogenerationediting的工作呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展的趨勢，同時，我們課題組也在積極地進行許多探索。今天，很高興能跟大家分享我們課題組的最新研究成果——StableV2V——一個專注于「人機交互一致性」的視頻編輯方法。在開始詳細介紹StableV2V的具體工作之前，我們已經(jīng)將我們的代碼、模型、權(quán)重開源，歡迎大家來我們的項目倉庫提issues或PR～關(guān)于StableV2V的具體...

前面很多期介紹了密集文檔場景的RAG方法，今天來看看大量表格場景的RAG怎么做的。現(xiàn)有結(jié)合大模型的方法通常需要將整個表格作為輸入，這會導致一些挑戰(zhàn)，比如位置偏差、上下文長度限制等，尤其是在處理大型表格時。為了解決這些問題，文章提出了TableRAG框架，該框架利用查詢擴展結(jié)合模式和單元格檢索，以在向LLM提供信息之前精確定位關(guān)鍵信息。這種方法能夠更高效地編碼數(shù)據(jù)和精確檢索，顯著減少提示長度并減輕信息丟失。表提示...

文章指出，在以前的方法中，使用LLM生成三元組時，必須預定義好schema，假如schema數(shù)量很多復雜，很容易超過LLM的上下文窗口長度。并且，在某些情況下，沒有可用的固定預定義schema。方法一、EDC框架EDC框架提出了一個名為提取定義規(guī)范化（EDC）的三階段框架：先進行開放信息提取，然后定義schema，最后進行規(guī)范化。解決知識圖譜構(gòu)建問題。1.開放信息提取（OpenInformationExtraction）：利用LLMs進行開放信息提取，通過少量的...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2411.11505亮點直擊高效處理高維視覺數(shù)據(jù)創(chuàng)新的聯(lián)合擴散Transformer強大的任務(wù)泛化能力顯著性能與效率提升總結(jié)速覽解決的問題當前的大型視覺模型大多直接從自然語言處理架構(gòu)中改造而來，使用低效的自回歸技術(shù)，這種方法破壞了視覺數(shù)據(jù)中至關(guān)重要的空間關(guān)系，并且在高維度視覺數(shù)據(jù)的生成任務(wù)中表現(xiàn)有限。提出的方案空間時間變分自編碼器(spatialtemporalvariationalautoencoder)編碼高維視覺數(shù)據(jù)到...

本文將以實戰(zhàn)方式探討基于Spotify公司的開源音樂大模型Llark并聯(lián)合阿里巴巴的語音多模態(tài)大模型Qwen2AudioQwen2Audio將音樂轉(zhuǎn)錄成樂譜的完整過程。自動音樂轉(zhuǎn)錄是將MP3和WAV等音頻文件轉(zhuǎn)換為樂譜、吉他指法譜以及音樂家可能想要用樂器學習歌曲的任何格式的過程。本文中，我們將介紹目前用于執(zhí)行上述操作的最佳工具，這些工具恰好是基于深度學習的，并采用了一種新穎的方法。當前最先進的技術(shù)這項任務(wù)的當前最先進的技術(shù)來自??M...

【本文正在參與AI.x社區(qū)AIGC創(chuàng)新先鋒者征文大賽】https:www.ekrvqnd.cnaigc2223.html前言大型語言模型（LLM）通過其卓越的文本理解與生成能力，為機器智能帶來了革命性的進步。然而，這些模型的運行通常需要消耗大量的計算資源，因此它們主要部署在性能強大的服務(wù)器上。隨著技術(shù)的發(fā)展和邊緣計算的興起，現(xiàn)在有潛力在更小巧、便攜的設(shè)備上部署這些模型。例如，RaspberryPi樹莓派和Intel哪吒開發(fā)套件等單片機。盡管體積小巧，但它...

一、17個傳統(tǒng)RAG框架傳統(tǒng)的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）框架，是一種集成了多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的綜合體系，這些環(huán)節(jié)包括文本切塊（Chunk）、向量轉(zhuǎn)換（向量化）、數(shù)據(jù)存儲、信息檢索、二次排序、內(nèi)容生成、內(nèi)容評估等。該框架的精髓在于能夠靈活適應(yīng)各種策略，例如文檔處理方法和檢索策略等。其中，具有代表性的實現(xiàn)有RAGFlow（專注于深度文檔理解）、QAnything（引入重排序Rerank機制）以及高度可配置的Dify等。這些實現(xiàn)雖然...

?“生成式模型的表象就是從訓練數(shù)據(jù)的數(shù)學分布中學習規(guī)律，然后生成新的相似的數(shù)據(jù)樣本。”在之前的文章中雖然也介紹過生成式模型，但更多的是從非技術(shù)的角度理解什么是生成式模型；而今天我們來學習一下，生成式模型的實現(xiàn)。生成式模型什么是生成式模型？從專業(yè)的角度來說，生成模型是一類能學習數(shù)據(jù)分布并生成新樣本的機器學習模型；通過捕捉訓練數(shù)據(jù)的數(shù)學關(guān)系，創(chuàng)建出與真實數(shù)據(jù)相似但從未出現(xiàn)過的新示例。生成式模型的原...

阿里Qwen團隊推出了一些?很棒的NewVision語言模型，第一個模型是Qwen2VL2B，然后是8B，然后是72b。在這三個模型中，只有2B和8B模型目前是開源的，而72b模型尚未開源，這有點令人失望，但我認為這沒關(guān)系，因為我們這些凡人無論如何都無法運行它，72b模型可以通過API獲得：???https:dashscope.console.aliyun.com???我給了一個這樣的圖片：這是他的結(jié)果Qwen2VL72B：這是一張展示圖像轉(zhuǎn)換前后的對比圖。圖片的左上角有“Ide...

在人工智能快速發(fā)展的今天,一個名叫Claude3.5的AI模型悄然崛起,引發(fā)了科技界的廣泛關(guān)注。這個被譽為"最強大模型"的AI到底有何過人之處它又將如何影響我們的生活和工作讓我們一起深入探索Claude3.5的神奇世界,揭開它的神秘面紗。Claude3.5:AI界的"超級英雄"Claude3.5是由人工智能研究公司Anthropic開發(fā)的大型語言模型,被認為是目前最先進、最強大的AI模型之一。它不僅繼承了前代模型的優(yōu)秀特性,還在多個方面實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍,堪稱A...

論文筆記分享，標題：TheSurprisingEffectivenessofTestTimeTrainingforAbstractReasoning測試時訓練（TTT）是個新概念：在推理過程中使用從輸入數(shù)據(jù)派生的損失暫時更新模型參數(shù)文章的結(jié)論：TTT顯著提高了ARC任務(wù)上的性能，與基線微調(diào)模型相比，準確率提高了高達6倍；將TTT應(yīng)用于一個8B參數(shù)的語言模型，在ARC的公共驗證集上達到了53%的準確率，將公共和純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的最新水平提高了近25%。通過將我們的方法與最近的程序生成...

音樂，作為人類情感表達的重要藝術(shù)形式，一直以來都在不斷演進與發(fā)展。在人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，音樂創(chuàng)作領(lǐng)域迎來了一位強有力的“伙伴”—seedmusic。字節(jié)跳動憑借其卓越的技術(shù)實力，推出了這款令人矚目的AI音樂生成大模型，它正在以全新的方式重塑音樂創(chuàng)作的版圖，讓音樂創(chuàng)作變得更加觸手可及，充滿無限可能。一、seedmusic概述seedmusic是字節(jié)跳動精心打造的一款AI音樂生成大模型。它的核心使命是將用戶簡單的輸入轉(zhuǎn)化...

原文：QueryOptimizationforParametricKnowledgeRefinementinRetrievalAugmentedLargeLanguageModels一、研究背景與挑戰(zhàn)在自然語言處理領(lǐng)域,大語言模型(LLMs)取得了顯著進展。這些模型通過在海量語料上進行訓練,展現(xiàn)出理解人類文本和生成高質(zhì)量響應(yīng)的卓越能力。然而,大語言模型存在一個重要的局限性它們難以準確捕捉信息的動態(tài)更新。因為這些模型是在靜態(tài)語料庫上預訓練的,當面對最新或不常見的信息時,它們往往會生成過時或不準...

嘿，大家好！這里是一個專注于AI智能體的頻道今天給家人們分享一些智能體應(yīng)用的目前的一些好的消息。今年在AI開發(fā)工具領(lǐng)域有一個逐漸興起的觀點：具有更好"AI計算機交互接口"的工具，將有比較大希望能解決AIAgent的可靠性和準確性問題。目前這種趨勢已經(jīng)在多個產(chǎn)品中體現(xiàn)出來，比如E2B平臺(??https:github.come2bdevE2B??)，以及由JeremyHoward發(fā)起、現(xiàn)在被Anthropic采用的llms.txt文檔規(guī)范。最新Vercel也推出了一個通用的A...

1Cursor簡介Cursor是一款人工智能代碼編輯器，基于VisualStudioCode開發(fā)，具備無縫集成的AI功能。它支持多種人工智能模型，能夠與OpenAI、Anthropic、Google和Azure等主流平臺實現(xiàn)集成。在實際使用中，Cursor與Claude3.5模型的配合效果尤為理想，這一模型被成功應(yīng)用于應(yīng)用程序的開發(fā)過程中。2開始使用Cursor首先，需要在設(shè)備上安裝Cursor。安裝完成后，創(chuàng)建賬戶并登錄。登錄后，可以創(chuàng)建一個新的文件夾，從頭開始編寫代碼。對于...