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Agent 智能體開發框架選型指南
原創 精華編者按：本文通過作者的實踐對比發現，框架的選擇應基于項目具體需求和團隊特點，而不是簡單追求某個特定框架。不同框架各有優勢：無框架方案實施最為簡單直接，代碼結構清晰，適合理解智能體原理，但隨著項目復雜度增加可能變得難以維護。LangGraph提供完整的智能體結構規范，特別適合團隊協作和智能體結構新手，但框架限制較多，如不認同其理念可能面臨較大調試挑戰。LlamaIndexWorkflows采用事件驅動架構，在框架約束和開發...AIAgents什么是知識圖譜和AI多模態推理
原創 精華大模型與知識圖譜結合，構建企業智能知識管理平臺，為解決上述難題提供了新的思路：大模型技術能夠從海量數據中提取復雜信息，具備學習和推理能力，而知識圖譜則通過圖形結構，將知識進行有機整合，展示出實體之間的關系和語義信息。兩個技術的結合，將實現更加便捷的知識管理、更加精準的智能問答、以及更加可靠的智能決策與分析。一、知識圖譜推理知識圖譜是一種結構化的知識庫，它以圖的形式表示和存儲現實世界中的實體、概...多模態知識圖譜借助LLM實現模型選擇和試驗自動化
原創?大語言模型（LLM）已成為一種工具，從回答問題到生成任務列表，它們在許多方面簡化了我們的工作。如今個人和企業已經使用LLM來幫助完成工作。代碼生成和評估最近已經成為許多商業產品提供的重要功能，以幫助開發人員處理代碼。LLM還可以進一步用于處理數據科學工作，尤其是模型選擇和試驗。本文將探討如何將自動化用于模型選擇和試驗。借助LLM實現模型選擇和試驗自動化我們將設置用于模型訓練的數據集和用于自動化的代碼。在...LLM大語言模型試驗自動化量子計算和人工智能融合如何開啟新技術革命
原創?量子計算與經典人工智能的融合勢不可擋！量子計算和人工智能（AI）的融合代表了計算科學中最有前景的前沿之一。作為量子計算研究科學家，我們正站在一個新時代的崖邊，在這個新時代，量子系統的獨特能力正被用于增強和加速傳統的人工智能算法，而人工智能技術同時被用于優化量子電路并減輕嘈雜的中等規模量子（NISQ）設備中的誤差。這種協同作用并非簡單的加法，而是乘法，為解決以前難以應對的復雜問題開辟了新的途徑。接下...人工智能量子計算機器學習騰訊Hunyuan超越Llama 3，成為NLP領域新霸主
原創騰訊最近發布了一款名為Hunyuan的先進Moe（MixtureofExperts）模型，該模型在多個基準測試中表現出色，超越了Llama3，成為自然語言處理（NLP）領域的新領導者。地址如下：github:https:github.comTencentTencentHunyuanLargeblobmainREADMECN.mdhf:https:huggingface.cotencentTencentHunyuanLarge以下是Hunyuan模型的一些關鍵優勢：合成數據增強：HunyuanLarge通過合成數據增強訓練，能夠學習到更豐富的表示，處理長上下文輸入...騰訊Hunyuan模型對想從事大模型領域的技術開發者的建議或看法
原創?“學習技術之前，我們首先要搞明白的是我們想要什么，想做什么，而不是稀里糊涂的去學習技術”大模型技術作為目前比較火的技術之一，有很多技術人員想從事大模型方面的開發，但又不知道該怎么入手，應該學點什么。今天我們就根據作者個人的感受來提供一些建議或者說看法。對想從事大模型領域開發者的建議首先，作為一個技術人員來說我們首先要明白一件事，大模型領域的開發主要分為兩個部分；一個是基于大模型的應用開發，二...大模型拒絕信息泄露！VMD滾動分解 + Informer-BiLSTM并行預測模型
?前言在時間序列預測任務中，像EMD（經驗模態分解）、CEEMDAN（完全集合經驗模態分解）、VMD（變分模態分解）等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具體情況取決于這些方法的應用方式。信息泄露的主要風險在于：將未來的信息泄露給了模型，使得模型在實際應用中表現得比應有的好。為了防止信息泄露，我們在分解之前，首先對數據集進行劃分。然后使用滑動窗口的方法來制作數據集標簽，最后逐步滾動分解時間序列窗口！1創新模型...VMD預測模型Fooocus：一款開箱即用的圖片生成軟件
ooocus作為一款開箱即用的圖片生成軟件，憑借其簡潔的操作界面、強大的圖像生成能力以及免費開源的特性，迅速吸引了大量用戶的關注。本文將詳細介紹Fooocus的各項功能和使用體驗，幫助讀者更好地了解這款軟件。一、Fooocus簡介Fooocus是一款基于StableDiffusion和Midjourney優點而開發的AI圖像生成軟件。它結合了StableDiffusion的開源、免費特點以及Midjourney無需用戶進行復雜參數調整的優勢，旨在提供高質量的文本到圖像的轉...Fooocus圖片生成軟件o1蒙特卡洛樹的風又吹到了Agentic工作流！
?AFlow是一個用于自動生成和優化Agentic工作流的框架。它使用蒙特卡洛樹搜索（MonteCarlotreesearch）在代碼表示的工作流空間中查找有效的工作流，用機器工作取代手動開發。在各種任務上都顯示出超越手工工作流的潛力，由MetaGPT開源。AFLOW（以黃色突出顯示）在所有六個基準測試中始終優于所有自動化工作流優化和手動設計的方法（IO、CoT、CoTSC、MedPrompt、MultiPersona、SelfRefine、ADAS）AFLOW在GSM8K上的樹狀迭代過程：...o1Agentic工作流多智能體的文明之路，數字人類與AI社會的崛起
精華人工智能代理（智能體）已經單獨或在小組內進行了評估，其中交互的范圍和復雜性仍然有限。涉及許多自主主體的大規模模擬——反映了整個文明過程——尚未得到探索。Altera.AL是一家專注于創建數字人類的研究公司，他們的使命是創建能夠與我們共生、成長的數字人類。這家公司集結了來自MIT、斯坦福、谷歌X和Citadel等頂級機構的計算神經科學家、計算機科學家和工程師，旨在推動這一前沿研究。他們的使命不僅僅是設計出智能代理，...多智能體AI人工智能由淺到深，揭示ChatGPT提示詞背后的本質，讓它火力全開
精華你是否曾經想過，當你在使用ChatGPT這樣的AI模型時，你輸入的文字是如何影響模型的輸出的？你是否知道，有一些特殊的文字，可以像咒語一樣，引導模型發揮出最大的能力，甚至讓它做出你想不到的事情？你是否想了解，如何與模型有效地溝通，讓它成為你的得力助手，而不是你的對手？如果你對這些問題感興趣，那么本文就是為你準備的。本文將從淺到深，揭示ChatGPT提示詞背后的本質，讓你了解AI提示詞的實用技巧和原則，以及提示詞...ChatGPT提示詞AI南大&阿里發布多模態大模型WINGS，解決基于LLM的多模態訓練災難遺忘問題
今天給大家介紹一篇南京大學、阿里巴巴聯合發表的多模態模型建模方法WINGS，解決基于LLM的多模態模型在進行跨模態建模時的災難遺忘問題。論文標題：WINGS:LearningMultimodalLLMswithoutTextonlyForgetting下載地址：??https:arxiv.orgpdf2406.03496??1.研究背景隨著人工智能技術的進步，多模態大型語言模型（MLLMs）作為大型語言模型（LLMs）的擴展，已經在視覺相關的描述生成、理解、推理等方面展現出驚人的性能。這些模...多模態大模型LLMOpenAI：AI不僅僅對你名字有偏見，這些方面也差別對待
想象一下，如果你的名字決定了AI如何對待你，這將是多么一件荒唐的事情，但最新研究表明，這可能就是現實。OpenAI研究團隊對ChatGPT進行了一項有趣的研究[1]，不僅發現了"姓名偏見"，還發現更多AI倫理和公平性問題。“第一人稱公平性”問題當用戶使用"Emily"這個名字時，ChatGPT傾向于使用更友好、更個人化的語氣；而對于"Muhammad"這個名字，AI的回應則顯得更為正式和疏離。這種差異并非孤例，而是在大量樣本中呈現出的系統性...OpenAIAI系統馬斯克忙著審判AI:OpenAI有蹊蹺？谷歌不給川普支持者導航？大選中的AI們，哪家能接到潑天流量？
原創編輯伊風美國大選日，可忙壞了馬斯克！畢竟，老馬旗下的X已經成為了新聞APP里的Top。圖片他本人也在這次大選中格外有存在感，日常瘋狂發推，喊話大家抓緊投票。同時，馬斯克不忘科技老本行，主動擔起了AI監督員。不管你是OpenAI還是谷歌，只要有偏頗就通通審判！先是網友發現讓ChatGPT優化一個鼓勵大家給哈里斯投票的文案，ChatGPT照做了；而當提示詞改為投票給川普時，ChatGPT卻罷工了，表示“不能提供幫助”。原博主cbdoge更...馬斯克谷歌OpenAI《深度學習 “魔法”：數據增強策略深度剖析》
一、引言在深度學習領域，數據的質量和數量對模型的性能起著至關重要的作用。然而，在實際應用中，獲取大量高質量的標注數據往往是困難且昂貴的。為了解決這個問題，數據增強技術應運而生。數據增強通過對現有數據進行一系列的變換操作，生成更多的訓練樣本，從而提高模型的泛化能力和魯棒性。本文將對論文《深度學習中的數據增強策略綜述》進行解讀，深入探討數據增強的各種方法及其在不同領域的應用。二、論文概述1、研究背景...深度學習英偉達&斯坦福大學發布GRS：從真實世界觀測中生成機器人仿真任務
精華文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2410.15536亮點直擊提出了一種實現真實到模擬仿真生成的新穎系統；在一系列真實和模擬測試中展示了該方法的高效性。總結速覽解決的問題：GRS系統旨在解決機器人、計算機視覺和ARVR中的“真實到模擬”（realtosim）轉換問題。具體來說，通過單次RGBD觀測生成數字孿生模擬環境，并生成適合虛擬agent訓練的多樣化、可解任務。提出的方案：GRS系統分為三個階段：1）使用SAM2進行場景理解與目標分割，并...AI機器人突破個性化圖像生成局限！MagicTailor：組件可控個性化圖像生成創新框架！
精華文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2410.13370項目鏈接：https:correrzhou.github.ioMagicTailor亮點直擊引入了一項名為組件可控個性化的新任務，使T2I模型在個性化過程中能夠精確控制概念的各個組件。此外，語義污染和語義不平衡被確定為此任務中的關鍵挑戰。提出了MagicTailor，這是一個專門為組件可控個性化設計的新框架。該框架結合了動態掩碼退化（DMDeg），用于動態擾動不需要的視覺語義，以及雙流平衡（DSBal），以確保視覺語...視頻生成模型騰訊放大招，超Meta！史上參數最大，開源專家混合模型
開源大模型領域迎又來一位重磅玩家——騰訊。騰訊一出手就是個超大模型，開源的HunyuanLarge是目前市面上最大基于Transformer架構的專家混合（MoE）模型。一共有3890億參數，其中激活參數為520億，具備處理長達256K上下文能力。根據騰訊公開測試數據顯示，HunyuanLarge不僅超過了社交巨頭Meta開源的最新、最大模型LLama3.1405B，并且在激活參數數量顯著減少的情況下，實現了高達3.2%的性能提升。在數學、日常推理、文本生成等方...模型開源OpenAI離不開微軟，但Anthropic正在成為新寵
原創編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）不久前，OpenAI和Microsoft似乎是不可戰勝的。然而，現在，他們的競爭對手正在迎頭趕上。巨頭支持方面，Anthropic的Claude模型一點都不弱，甚至隱隱有了超越ChatGPT的趨勢。前不久，Microsoft支持的GitHub已將Claude添加到Copilot，而Amazon一早就已將Claude添加到QDeveloper（CodeWhispherer）中。此外，Meta的Llama現在在用戶方面可與ChatGPT相媲美，是開源及其他領域家喻戶曉的...OpenAIAnthropic開發從谷歌、微軟、百度，到Perplexity、Kimi、秘塔，大模型真的“搭”上了搜索的快車嗎？
原創編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）回到一年前，Perplexity可能沒想到自己押寶的這條賽道如今擠滿了人。畢竟，直到今年4月，這家AI搜索的領頭羊才剛剛邁入10億美元俱樂部。然而就在上周，谷歌和OpenAI前后腳發布了新的AI搜索功能，大有打擂臺的硝煙味。一下子，所有注視著AI發展的目光都吸引過來了。緊接著，Meta也被報道要來搜索領域“分蛋糕”了。這背后的原因無非有二：一方面，是搜索太賺了，被蘋果說給錢也不用...谷歌大模型搜索
