文章鏈接:https:arxiv.orgpdf2411.02319項(xiàng)目鏈接：https:genxd.github.io亮點(diǎn)直擊設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)據(jù)整理流程，從視頻中獲取包含可移動(dòng)物體的高質(zhì)量4D數(shù)據(jù)，并為30,000個(gè)視頻標(biāo)注了相機(jī)姿態(tài)。這個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集稱為CamVid30K，將公開(kāi)供公眾使用。提出了一個(gè)3D4D聯(lián)合框架GenXD，支持各種設(shè)置下的圖像條件3D和4D生成（見(jiàn)下表1）。在GenXD中，引入了多視角時(shí)序?qū)樱越怦詈腿诤隙嘁暯呛蜁r(shí)序信息。通過(guò)使用提出的CamVid30K和其他現(xiàn)有的3D...

?“學(xué)會(huì)寫提示詞，就類似于學(xué)會(huì)使用電腦的鼠標(biāo)和鍵盤，這是學(xué)習(xí)和使用大模型必備的技能之一。而提示詞工程就是讓你學(xué)會(huì)怎么和大模型說(shuō)話”最近斷斷續(xù)續(xù)一直有人通過(guò)后臺(tái)留言或加微信的方式，來(lái)咨詢大模型的應(yīng)用問(wèn)題；比如，怎么用大模型優(yōu)化文本，或者怎么才能從大模型得到更好的回答等問(wèn)題。這些零零散散的問(wèn)題，其實(shí)歸根結(jié)底都屬于大模型的應(yīng)用問(wèn)題，而大模型的應(yīng)用目前最常用，也是最重要的手段就是提示詞工程。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，...

?在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，如果高效的分析數(shù)據(jù)成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。SQL是數(shù)據(jù)分析師的常用工具，編寫高效的SQL需要用戶具備一定的IT基礎(chǔ)，對(duì)于普通人員來(lái)說(shuō)存在一定門檻。TexttoSQL技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成SQL，用戶只需要用自然語(yǔ)言描述自己的目標(biāo)，TexttoSQL工具就可以自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的SQL，大大降低SQL編寫的門檻和效率。為了提高TexttoSQL的效果，北航提出了一個(gè)基于LLM和智能體的TexttoSQL框架。實(shí)驗(yàn)表明，新...

?在當(dāng)前的知識(shí)檢索領(lǐng)域，RAG技術(shù)正引領(lǐng)著最新潮流，它的目標(biāo)是為大型語(yǔ)言模型（LLM）提供豐富而精確的上下文信息。然而，傳統(tǒng)RAG方法在處理信息時(shí)經(jīng)常會(huì)忽略上下文細(xì)節(jié)，這限制了其從知識(shí)庫(kù)中提取相關(guān)信息的能力。解決如何有效保存上下文信息的問(wèn)題，已成為該領(lǐng)域的重點(diǎn)。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，Anthropic的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為“上下文檢索”的創(chuàng)新技術(shù)，使得在這一領(lǐng)域取得了重大突破。他們最近發(fā)表的研究詳細(xì)介紹了這一技術(shù)，展...

?在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，我們每天都被大量的數(shù)據(jù)和信息所包圍。對(duì)于企業(yè)和研究人員來(lái)說(shuō)，如何從這海量的信息中迅速地找到自己需要的針對(duì)性數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。幸運(yùn)的是，香港大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)最近推出的LightRAG系統(tǒng)，為我們提供了一個(gè)新的解決方案。LightRAG系統(tǒng)是基于RAG（RetrievalAugmentedGeneration）的開(kāi)源技術(shù)，它通過(guò)引入先進(jìn)的雙層檢索范式和基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，大大提升了信息檢索的全面性和效率。更...

本文將全面探索戰(zhàn)略性人工智能的概念、發(fā)展及相關(guān)博弈論理論，并對(duì)戰(zhàn)略人工智能的未來(lái)發(fā)展方向提出建議。開(kāi)場(chǎng)白1997年5月11日，紐約市。這是紐約市一個(gè)美麗的春日，天空晴朗，氣溫攀升至20攝氏度。洋基隊(duì)準(zhǔn)備在洋基體育場(chǎng)迎戰(zhàn)堪薩斯城皇家隊(duì)，流浪者隊(duì)在麥迪遜廣場(chǎng)花園迎戰(zhàn)魔鬼隊(duì)。一切似乎都平淡無(wú)奇，然而聚集在曼哈頓中城公平中心的人們即將體驗(yàn)到真正獨(dú)特的體驗(yàn)。他們即將見(jiàn)證這一歷史性事件：一臺(tái)計(jì)算機(jī)將首次在標(biāo)準(zhǔn)比賽條...

大家好，我是HxShine。前段時(shí)間Google推出Gemini多模態(tài)大模型，展示了不凡的對(duì)話能力和多模態(tài)能力，其表現(xiàn)究竟如何呢？本文對(duì)Gemini報(bào)告進(jìn)行分析，總的來(lái)說(shuō)Gemini模型在圖像、音頻、視頻和文本理解方面表現(xiàn)出卓越的能力。其包括Ultra、Pro和Nano尺寸，能夠適用于從復(fù)雜推理任務(wù)到設(shè)備內(nèi)存受限用例的各種應(yīng)用。不像OpenAI接入多模態(tài)能力需要利用多個(gè)不同的模型，Google直接在預(yù)訓(xùn)練階段直接接受多模態(tài)的輸入是Gemini的特點(diǎn)之一，...

導(dǎo)語(yǔ)本文為數(shù)據(jù)庫(kù)「擁抱Data+AI」系列連載第1篇，該系列是阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)面向各行業(yè)Data+AI應(yīng)用場(chǎng)景，基于真實(shí)客戶案例&最佳實(shí)踐，展示Data+AI行業(yè)解決方案的連載文章。本篇內(nèi)容針對(duì)電商行業(yè)痛點(diǎn)，將深入探討如何利用數(shù)據(jù)與AI技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析方法論，為電商行業(yè)注入新的活力與效能。相關(guān)內(nèi)容推薦：《大咖說(shuō)｜Data+AI：企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力》行業(yè)趨勢(shì)在當(dāng)今數(shù)字化浪潮洶涌澎湃的時(shí)代，電商行業(yè)正經(jīng)歷著深刻的變革與發(fā)...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器，介紹一種基于LSTM預(yù)測(cè)模型的SHAP可視化分析教程。數(shù)據(jù)集是使用.csv形式進(jìn)行存儲(chǔ)的，包括了除時(shí)間列外“HUFL”,“HULL”,“MUFL”,“MULL”,“LUFL”,“LULL”和“OT”7個(gè)特征。1多特征變量數(shù)據(jù)集制作與預(yù)處理1.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)集取油溫?cái)?shù)據(jù)OT為目標(biāo)預(yù)測(cè)值！1.2數(shù)據(jù)集制作按照8：2劃分訓(xùn)練集，測(cè)試集，滑動(dòng)窗口設(shè)置為122基于Pytorch的LSTM預(yù)測(cè)模型2.1定義LSTM預(yù)測(cè)模型2.2設(shè)置參數(shù)，訓(xùn)練模型注意調(diào)整...

Chonkie：實(shí)用的RAG分塊庫(kù)，輕量級(jí)、速度快，可隨時(shí)對(duì)文本進(jìn)行分塊。圖片支持的方法Chonkie提供了多個(gè)分塊器，可高效地為RAG應(yīng)用程序拆分文本。以下是可用分塊器的簡(jiǎn)要概述：TokenChunker：將文本分割成固定大小的標(biāo)記塊。WordChunker：根據(jù)單詞將文本分成塊。SentenceChunker：根據(jù)句子將文本分成塊。SemanticChunker：根據(jù)語(yǔ)義相似性將文本分成塊。SDPMChunker：使用語(yǔ)義雙重合并方法分割文本。基準(zhǔn)(VSLangChainLlamaIndex)尺...

在人工智能的眾多應(yīng)用中，對(duì)于文檔的準(zhǔn)確召回是一個(gè)廣泛使用的需求。例如，在基于閱讀理解的問(wèn)答系統(tǒng)（RAG）中，我們常常通過(guò)嵌入模型生成向量來(lái)進(jìn)行語(yǔ)義方面的召回，這種方法已經(jīng)證明了其效果良好。然而，這并不意味著該方法適用于所有場(chǎng)景。讓我們考慮一個(gè)涉及語(yǔ)音處理的項(xiàng)目，用戶可能會(huì)說(shuō)出需要查詢的內(nèi)容，系統(tǒng)需要迅速召回與用戶語(yǔ)音輸入相關(guān)的文檔。在這種情況下，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間變得至關(guān)重要，任何延遲都可能影響用戶體...

大模型在許多任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但是它們?cè)谏缃磺榫持械呐袛嗄芰θ允且粋€(gè)亟待解答的問(wèn)題。社會(huì)情境判斷不僅涉及對(duì)情境的理解，還包括適應(yīng)和回應(yīng)他人行為的能力。11月10日《自然》科學(xué)報(bào)告子刊發(fā)布文章《Largelanguagemodelscanoutperformhumansinsocialsituationaljudgments》，研究的目的正是為了探討LLM能否在這方面與人類匹敵甚至超越人類。這項(xiàng)研究通過(guò)情境判斷測(cè)試（SJT）對(duì)多款聊天機(jī)器人的表現(xiàn)進(jìn)行了評(píng)估，并將其與人類參...

使用HuggingFaceTransformers對(duì)T5模型進(jìn)行微調(diào)以處理問(wèn)題回答任務(wù)很簡(jiǎn)單：只需為模型提供問(wèn)題和上下文，它就能學(xué)會(huì)生成正確的答案。T5是一個(gè)功能強(qiáng)大的模型，旨在幫助計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。T5的全稱是“文本到文本轉(zhuǎn)換器”。它是一個(gè)可以完成許多語(yǔ)言任務(wù)的模型。T5將所有任務(wù)視為文本到文本問(wèn)題。我們?cè)诒疚闹袑W(xué)習(xí)如何優(yōu)化T5以回答問(wèn)題。安裝所需的庫(kù)首先，我們必須安裝必要的庫(kù)：pipinstalltransformersdatasetstorchT...

客服助手機(jī)器人能夠幫助團(tuán)隊(duì)更高效地處理日常咨詢，但要打造一個(gè)能夠穩(wěn)定應(yīng)對(duì)各種任務(wù)且不會(huì)讓用戶感到煩惱的機(jī)器人并非易事。完成本教程后，你不僅會(huì)擁有一個(gè)功能完備的機(jī)器人，還將深入理解LangGraph的核心理念和架構(gòu)設(shè)計(jì)。這些知識(shí)將幫助你在其他人工智能項(xiàng)目中運(yùn)用相似的設(shè)計(jì)模式。由于內(nèi)容較多，本文將由淺入深，分四個(gè)階段進(jìn)行講解，每個(gè)階段都將打造出一個(gè)具備以上描述所有能力的機(jī)器人。但受限于LLM的能力，初期階段的...

這篇文章給大家介紹一下北郵在NeurIPS2024中發(fā)表的一篇時(shí)間序列預(yù)測(cè)工作，重點(diǎn)研究了如果有效利用時(shí)間戳特征提升時(shí)序預(yù)測(cè)效果，相關(guān)方法可以嵌入到現(xiàn)有的各類SOTA時(shí)序預(yù)測(cè)模型中。論文標(biāo)題：RethinkingthePowerofTimestampsforRobustTimeSeriesForecasting:AGlobalLocalFusionPerspective下載地址：https:arxiv.orgpdf2409.186961.研究背景現(xiàn)有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法大多依賴于數(shù)值型的歷史數(shù)據(jù)，并且假設(shè)這些數(shù)據(jù)的分布是相對(duì)穩(wěn)定...

對(duì)于一個(gè)用戶系統(tǒng)，通常有一個(gè)非常有效的用戶增長(zhǎng)方法就是做用戶AB實(shí)驗(yàn)，我們將不同的策略投放給不同的用戶，以觀察他們的反饋來(lái)優(yōu)化策略。更進(jìn)一步，我們甚至希望在策略上線前，就能觀察到不同人群的反應(yīng)是什么，是否能夠達(dá)到我們策略的預(yù)期。在過(guò)去大模型還未出現(xiàn)的時(shí)代，我們就曾有過(guò)這樣一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的有趣idea，能否構(gòu)造海量的這樣智能體用戶，讓他們做我們幫我們迭代驗(yàn)證推薦模型，他們有不同的性格和愛(ài)好，他們可以對(duì)...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）太酷了，12日消息，麻省理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一篇新的研究結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)：通過(guò)大模型的加持，科學(xué)和藝術(shù)竟然存在某種隱藏聯(lián)系，進(jìn)而可以生成新的生物材料。圖片基于圖形的人工智能模型（中）建議創(chuàng)建一種新的基于菌絲體的生物材料（右），其靈感來(lái)自于瓦西里·康定斯基的畫作《第七幅作品》（左）馬庫(kù)斯·布勒（MarkusBuehler）在其新人工智能系統(tǒng)的幫助下（中、右）1.圖推理拉高AI科學(xué)...

01、概述在當(dāng)今這個(gè)互聯(lián)互通的世界，能夠同時(shí)理解和處理多種信息類型顯得尤為重要。這不僅是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵，也是推動(dòng)商業(yè)智能化的重要一步。然而，傳統(tǒng)的AI模型在跨文本與圖像的信息整合方面常常存在局限。這使得理解一篇配有圖表或表情包的文章變得異常困難，這種對(duì)復(fù)雜關(guān)系的理解不足也限制了搜索引擎、推薦系統(tǒng)及內(nèi)容審核等應(yīng)用的能力。02、MultimodalEmbed3革新之作Cohere最近正式推出了MultimodalEmbed3，這是一款旨...

01、概述在人工智能的迅速發(fā)展中，大型語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels，簡(jiǎn)稱LLMs）正成為各類應(yīng)用的核心。然而，面對(duì)強(qiáng)大模型帶來(lái)的復(fù)雜計(jì)算需求，如何高效部署成為了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。尤其是在加載模型時(shí)，大部分用戶會(huì)遭遇“冷啟動(dòng)問(wèn)題”——即模型從存儲(chǔ)器加載到GPU內(nèi)存的時(shí)間延遲。這種延遲不僅影響用戶體驗(yàn)，還直接影響模型的可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，Run公司推出了一款革命性工具——RunModelStreamer。該工具通過(guò)并...

編者按：想象一下，你正在開(kāi)發(fā)一個(gè)AI助手，突然發(fā)現(xiàn)systemmessage和用戶提示詞存在沖突，這時(shí)AI會(huì)聽(tīng)誰(shuí)的？這種情況不僅困擾著開(kāi)發(fā)者，還可能導(dǎo)致AI系統(tǒng)的不穩(wěn)定和不可預(yù)測(cè)，影響用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)可靠性。本文作者通過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)，深入探討了GPT4o和Claude3.5等頂尖大語(yǔ)言模型在面對(duì)systemmessage、prompt和fewshotexamples相互矛盾時(shí)的行為模式。研究結(jié)果揭示了一個(gè)令人驚訝的事實(shí)：即使是最先進(jìn)的AI系統(tǒng)，在處理矛盾指...