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YOLOv11：實時目標檢測的新飛躍
原創 精華01、概述近年來，YOLO系列（YouOnlyLookOnce）技術在實時目標檢測領域取得了重要突破，使得計算機視覺任務能夠在毫秒級完成。這種高效模型徹底改變了物體檢測的傳統方法，而新推出的YOLOv11更是在性能和效率上實現了質的飛躍。本文將深入探討YOLOv11的關鍵創新、與前代模型的比較以及它在各個行業的應用場景。通過了解這些進展，我們能夠更好地理解為什么YOLOv11有望成為下一代實時目標檢測的標桿。02、YOLO是什么？YOLO是一種...YOLO大語言模型從RAG到TAG：探索表增強生成（TAG）的力量
原創 精華01、概述在人工智能（AI）不斷發展的時代，數據的交互與利用方式也隨之演變。在AI驅動的數據檢索領域，出現了兩種重要的方法：檢索增強生成（RAG）和最近嶄露頭角的表增強生成（TAG）。盡管RAG通過將AI與外部數據檢索系統結合，實現了有效的信息獲取，但TAG則通過使大型語言模型（LLM）能夠直接與結構化數據庫交互，提供了一種全新的范式。在這篇文章中，我們將深入探討TAG，分析其如何超越RAG，并介紹由TAGResearch開發的強大L...RAGTAG斯坦福&UC伯克利開源突破性視覺場景生成與編輯技術，精準描繪3D/4D世界!
文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2410.16770項目鏈接：:https:ai.stanford.edu?yzzhangprojectsscenelanguage代碼鏈接：https:github.comzzyunzhiscenelanguage亮點直擊提出了一種場景表示方法，即場景語言，通過程序、詞匯和embeddings來捕捉視覺場景的結構、語義和身份。提出了一種無需訓練的方法，利用預訓練語言模型從文本和或圖像中推理表示。提出一個通用渲染模塊，將場景語言渲染成圖像。在文本和圖像條件下的場景生成和編...模型場景詳解大規模基礎模型中的幻覺問題（幻覺檢測、緩解、任務、數據集和評估指標）
精華論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2405.09589亮點直擊在大規模基礎模型的背景下建立了幻覺的精確定義和結構化分類。識別出導致不同模態中幻覺出現的關鍵因素和機制。提出了在多模態環境中解決幻覺問題的各種檢測和緩解策略。提供了關于大規模基礎模型中幻覺技術的方法論的綜合總結，詳細介紹了其幻覺檢測、緩解、任務考慮、使用的數據集和評估指標。這將為讀者提供該領域最新進展的簡明概覽。總結速覽解決的問題在大規模基礎模型中...模型生成提高深度學習模型效率的三種模型壓縮方法
原創模型壓縮是深度學習模型實時部署的關鍵組成部分，本文探討了提高深度學習模型效率的不同方法。近年來，深度學習模型在自然語言處理（NLP）和計算機視覺基準測試中的性能穩步提高。雖然這些收益的一部分來自架構和學習算法的改進，但數據集大小和模型參數的增長是重要的驅動因素。下圖顯示了top1ImageNet分類精度作為GFLOPS的函數，GFLOPS可以用作模型復雜性的指標。擴大數據規模和模型復雜性增加似乎是主要趨勢，擁有數十億個甚...深度學習自然語言處理計算機視覺AI存儲：存儲系統在優化AI訓練中的關鍵作用
精華數據加載過程與性能優化數據加載的復雜性數據加載并不僅限于從存儲讀取數據，它涵蓋了解碼、格式轉換及數據增強等預處理環節。這些步驟通常在CPU上執行，目的是將原始數據轉換為GPU可處理的張量格式。數據加載的步驟數據加載流程可以概括為：?從存儲系統讀取數據到系統內存。解碼原始數據。應用數據變換和增強操作（如裁剪、尺寸調整）。將處理后的數據傳輸至GPU。?預取器的作用預取器顯著提升數據加載效率，它在模型訓練需要...AI存儲系統【人工智能】突破AI邊界！深度解析Retrieval Augmented Generation（RAG）助力企業智能化升級
引言在人工智能飛速發展的今天，企業如何高效利用海量數據，實現智能化升級，成為了一道亟待解決的難題。傳統的大語言模型（LLM）雖然具備強大的生成能力，但在面對新興知識和特定領域信息時往往力不從心，容易產生“幻覺”（Hallucination）問題。??這時候，RetrievalAugmentedGeneration（RAG）應運而生，成為企業提升AI模型性能的強大工具。那么，RAG究竟是什么？它如何在企業中發揮作用？本文將為您深入解析RAG的核心原理、...AIRAG技術RAG 或 Fine Tume - 為您的用例選擇正確方法的權威指南
序幕隨著對大型語言模型（LLMs）的興趣激增，許多開發人員和組織正忙于構建應用程序，以利用他們的力量。但是，當預訓練LLMs的開箱即用沒有按預期或希望執行時，關于如何提高LLM應用程序性能的問題就來了。最終，我們到了問自己的地步：我們應該使用檢索增強生成（RAG）還是模型微調來改善結果？在深入研究之前，讓我們揭開這兩種方法的神秘面紗：RAG：這種方法將檢索（或搜索）的能力集成到文本生成中LLM。它結合了一個檢索器...RAG權威LLMsQwen2.5：13個新模型來襲！開源通用、編碼、數學模型全解讀，72B超越Llama 405B - 本地安裝測試
精華Qwen發布了13個新模型，這些新模型被稱為Qwen2.5。這次發布有三種類型的模型：通用任務模型、編碼模型和數學模型。通用任務模型有七種尺寸：0.5B模型、1.5B模型、3B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型。編碼模型有1.5B和7B尺寸，未來還會推出32B版本，但目前尚未提供。與此同時，數學模型有1.5B、7B和72B尺寸。這些模型都是開源的，并根據Apache2.0許可發布，除了3B和72B版本。他們還發布了Qwen2.5Plus和Turbo版本，這些...模型LlamaQwen2.5新Scaling Law浮出水面！OpenAI內部員工爆料下一代模型Orion性能堪憂
原創編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）ScalingLaw最近被業內不少人士唱衰，一方面以OpenAI為代表大模型廠商們，基本上還是圍繞著GPT4在探索周邊，雖說不是原地打轉，但單就性能提升而言，就連OpenAI自家的員工都爆料說非常有限。1.OpenAI內部人士：Orion性能提升遇到瓶頸昨天，外媒媒體曝出消息稱，奧特曼一直吊胃口的下一代模型“Orion”，也被自家的兩位知情人士，坦承：GPT4與Orion之間的質量差距明顯小于GPT3與GPT4...OpenAI模型AI我訓練了一個醫療多模態大模型幫家里老人看病
原創前言隨著多模態大模型的發展，其不僅限于文字處理，更能夠在圖像、視頻、音頻方面進行識別與理解。醫療領域中，醫生們往往需要對各種醫學圖像進行處理，以輔助診斷和治療。如果將多模態大模型與圖像診斷相結合，那么這會極大地提升診斷效率。項目目標訓練一個醫療多模態大模型，用于圖像診斷。剛好家里老爺子近期略感頭疼，去醫院做了腦部CT，診斷患有垂體瘤，我將嘗試使用多模態大模型進行進一步診斷。實現過程1.數據集準備為...醫療多模態大模型多模態大模型使用開源框架部署一個微信公眾號智能客服
原創前言在當今數字化時代，智能客服系統已經成為企業與客戶之間溝通的重要橋梁。通過使用??LinkAI???搭建一個微信公眾號的智能客服，不僅可以提升客戶服務效率，還可以724小時在線支持。本文將詳細介紹使用??LinkAI??創建智能客服的效果、部署方法以及相關內容。效果前提條件搭建方法有兩種：托管方式：使用LinkAI的托管服務，部署教程非常簡單，詳情可以見官網托管說明；自建方式：這種方式適合于自建服務器以便省去使用...開源框架智能客服多模態大模型Qwen2的深入了解
原創前言本章我們將深入了解Qwen2VL并使用多模態對于視頻的處理能力。資料論文標題：《Qwen2VL:EnhancingVisionLanguageModel'sPerceptionoftheWorldatAnyResolution》論文地址：https:arxiv.orgpdf2409.12191論文閱讀理解論文核心要點據Qwen2VL的論文中介紹，該模型為了進一步增強模型對視頻中視覺信息的有效感知和理解能力，引入了三個關鍵的創新升級：原始動態分辨率：該功能允許模型處理任意分辨率的圖像，而不需要調整模型結構...多模態大模型Qwen2Claude 3: 從“聊天高手”到“未來生產力工具”的華麗轉身
還記得那個能寫詩、會編碼，甚至還能陪你聊天的AI模型Claude嗎？如今，它帶著更強大的能力和更清晰的定位，以Claude3的身份重磅回歸，目標直指“未來生產力工具”的寶座。更聰明：Claude3的核心能力提升相比前代版本，Claude3在以下幾個方面實現了顯著提升：更強大的理解能力：Claude3訓練數據集規模更大，涵蓋更廣泛的領域和語言，使其能夠更準確地理解用戶的意圖，并進行更深入的語義分析。無論是復雜的專業術語，還是充滿隱...Claude 3生產力工具GraphRAG進化，效率翻倍！
circlemindai?組織開發了一個名為fastgraphrag的開源項目。這個項目的目標是提供一個高效、可解釋且精度高的快速圖檢索增強生成（FastGraphRAG）框架。該框架專門為Agent驅動的檢索工作流程設計，能夠輕松融入檢索管道中，提供先進的RAG功能，同時避免了構建和設計Agent工作流程的繁瑣復雜性。項目的宗旨是增加全球成功的通用人工智能（GenAI）應用數量。為實現這一目標，他們開發了記憶和數據工具，使LLM應用能夠利用高度專業...GraphRAGMIT用戶GPT - SoVITS 如何憑借零樣本、少樣本及多語言功能解鎖語音合成新高度？
在當今人工智能技術飛速發展的時代，語音合成領域不斷涌現出令人矚目的創新成果。其中，GPTSoVITS作為一款具有重要影響力的語音合成模型，自2024年2月18日發布以來，便受到了廣泛關注。它以其獨特的功能和優勢，為語音合成技術帶來了新的突破和可能性，有望在多個領域得到廣泛應用，為人們的生活和工作帶來更多便利。本文將深入探討GPTSoVITS的技術特點、應用場景以及相關的技術細節，帶您全面了解這一前沿的語音合成技術。一、...GPT多語言模型生產環境測試模型的四種方法
盡管在本地（通過驗證集和測試集）對機器學習模型進行了嚴格測試，但立即用新模型替換舊模型仍不是一個好想法。一種更可靠的策略是在生產環境中測試模型（基于真實的實時數據）。雖然這聽起來有些冒險，但現實中經常這么做，而且并不復雜。下圖展示了四種常見策略：●當前模型稱為“舊模型”（legacymodel）。●新模型稱為“候選模型”（candidatemodel）。1）AB測試●將傳入的請求不均勻地分配給舊模型和候選模型。●故意限制...模型LLM微調的關鍵要點：如何打造高效、可靠的AI模型
原創 精華01、概述在人工智能（AI）領域，近年來大規模語言模型（LLM）的發展給我們帶來了巨大的驚喜。無論是文本生成、翻譯、摘要，還是問答任務，LLM都表現出了強大的多功能性。然而，盡管這些模型在通用性能上表現出色，但在特定任務或領域（如醫療、法律等）中的表現卻往往有所不足。這時，模型的微調（FineTuning）就顯得尤為重要。通過在特定領域的數據上進一步訓練這些預訓練的LLM，我們可以顯著提高它們在特定任務上的表現。02、...微調AI模型RAGCache：讓RAG系統更高效的多級動態緩存新方案
原創01、概述在當下的AI研究中，檢索增強生成（RAG）技術正在逐步提升大型語言模型（LLM）的知識運用能力，幫助它們結合外部知識生成更加準確、符合現實的文本。然而，RAG系統卻面臨一個無法忽視的瓶頸：龐大的計算和內存需求。每當模型從知識庫中獲取大量文檔來生成內容時，原始文本長度可能會被擴展十倍以上，極大地增加了系統的計算負擔和響應時間，從而限制了RAG在實時場景中的應用潛力。為解決這一問題，北京大學和字節跳動的...RAG「混合專家模型」可視化指南：A Visual Guide to MoE
原創 精華編者按：對大語言模型進行擴展的過程中，如何在保持高性能的同時有效控制計算資源消耗？混合專家模型（MoE）作為一種新興的架構設計方案正在得到越來越多的關注，但它究竟是如何工作的？為什么越來越多的大語言模型都在采用這種架構？這篇文章通過50多張精心繪制的示意圖，系統拆解了MoE的核心原理。從最基礎的專家網絡、路由機制，到負載均衡、容量控制等進階話題，每個概念都配有直觀的可視化講解。作者還介紹了如何將MoE應用...AILLMsMoE
