自我認知偏差（SelfPerceptionBias）是企業(yè)在人才評價和發(fā)展中經(jīng)常遇到的話題，它是指個體對自身能力、表現(xiàn)或特質(zhì)評價與客觀現(xiàn)實之間存在差距，容易讓其陷入“虛假自信”或“過度自謙”的陷阱。這種“認知濾鏡”在職場中同樣存在，甚至可能導(dǎo)致員工錯失成長機會。對企業(yè)而言，理解員工的真實能力水平與自我認知之間的差距至關(guān)重要，它直接影響著人才發(fā)展的方向、培養(yǎng)資源的投入以及管理決策的精準(zhǔn)度。如何有效觀測這種隱藏的偏...

今天想和大家深入探討一下檢索增強生成（RAG）中的一個重要環(huán)節(jié)——重排序（Rerank）。RAG技術(shù)一直以來都備受關(guān)注，尤其是當(dāng)它與大模型（LLM）結(jié)合后，人們都滿懷期待地認為：這下終于可以輕松解決那些復(fù)雜的問答任務(wù)了！然而，現(xiàn)實往往并不如人意。很多開發(fā)者在完成一個RAG流程后，都會感到困惑：為什么它的效果并沒有達到預(yù)期呢？其實，和大多數(shù)工具一樣，RAG的使用雖然簡單，但想要真正精通卻并非易事。事實上，RAG并不僅僅...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2505.20292項目鏈接：https:pkuyuangroup.github.ioOpenS2VNexus亮點直擊全新的S2V（SubjecttoVideo）基準(zhǔn)測試：引入了用于全面評估S2V模型的OpenS2VEval，并提出了三種與人類感知一致的新自動評估指標(biāo)。S2V模型選擇的新見解：通過使用OpenS2VEval進行評估，揭示了多種主體到視頻生成（S2V）模型的優(yōu)勢與劣勢，提供了關(guān)鍵性見解。大規(guī)模S2V數(shù)據(jù)集：構(gòu)建了OpenS2V5M數(shù)據(jù)集，包括510萬條高質(zhì)量常規(guī)數(shù)...

在AI大模型技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，我們目睹了AI應(yīng)用架構(gòu)模式的多樣化進程。特別是，AIAgent智能體和AIWorkflow工作流這兩種截然不同的理念，正在重新定義我們對AI應(yīng)用的理解。這兩種模式猶如一枚硬幣的正反兩面：一面追求創(chuàng)新與靈活性，另一面則強調(diào)穩(wěn)定與效率。接下來，我們將深入探討這兩種架構(gòu)模式的核心差異、應(yīng)用特性以及它們未來的發(fā)展趨勢，旨在幫助大家更好地掌握和運用這些技術(shù)。一、AIAgent智能體與AIWorkflow工作流區(qū)...

在網(wǎng)絡(luò)擁有HyperTextTransferProtocol(HTTP)之前，在電子郵件擁有SimpleMailTransferProtocol(SMTP)之前，我們受困于定制化集成、碎片化系統(tǒng)和脆弱的工作流程。直到開放協(xié)議和共享基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)才真正實現(xiàn)規(guī)模化，解鎖了現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、全球通信和整個經(jīng)濟體系。如今，AI代理正處于類似的預(yù)標(biāo)準(zhǔn)化階段。它們功能強大、能力卓越且數(shù)量迅速增長，但它們無法協(xié)同工作。一個代理分析數(shù)據(jù)，另一個起草代碼，第三個自動化CRM工作流...

在數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合的今天，算力正以"國家戰(zhàn)略資源"與"行業(yè)核心生產(chǎn)力"的雙重角色，重塑全球競爭格局。作為國內(nèi)領(lǐng)先的算力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商，勁速云始終堅持"國家戰(zhàn)略導(dǎo)向"與"行業(yè)需求驅(qū)動"雙輪驅(qū)動，既在宏觀層面筑牢算力國力根基，又在微觀領(lǐng)域識破行業(yè)算力困局，形成覆蓋"頂層架構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新場景落地"的完整算力生態(tài)體系。?一、國家戰(zhàn)略篇：筑牢算力國力的四梁八柱?（一）政策響應(yīng)：構(gòu)建國家級算力樞紐?緊跟"東數(shù)西...

編者按：我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：RAG技術(shù)的演進是一個從簡單到復(fù)雜、從Naive到Agentic的系統(tǒng)性優(yōu)化過程，每一次優(yōu)化都是在試圖解決無數(shù)企業(yè)落地大語言模型應(yīng)用時出現(xiàn)的痛點問題。文章首先剖析NaiveRAG的基礎(chǔ)架構(gòu)及其核心挑戰(zhàn)，繼而深入探討三大優(yōu)化方向：查詢動態(tài)優(yōu)化（包括查詢重寫、查詢擴展等策略）、語義理解增強（重點解析Anthropic提出的上下文檢索方法）、計算效率革新（客觀評價緩存增強生成（CAG）的...

目前的如微軟開源的GraphRAG的工作流程都較為復(fù)雜，難以孤立地評估各個組件的貢獻，傳統(tǒng)的檢索方法在處理復(fù)雜推理任務(wù)時可能不夠有效，特別是在需要理解實體間關(guān)系或多跳知識的情況下。先說結(jié)論，看完后感覺這個框架性能上不會比GraphRAG高，僅在單一數(shù)據(jù)集上進行了評測，不過優(yōu)化思路可以借鑒下，比如：雙層次檢索提高圖檢索準(zhǔn)確性等。供參考。方法整體流程圖構(gòu)建及索引這一步主要是使用LLM構(gòu)建知識圖譜（KG），涉及預(yù)處理（多...

“智能體開發(fā)是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，用戶需要根據(jù)自己的需求選擇合適的架構(gòu)。”智能體開發(fā)是一項復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，因此在開發(fā)過程中存在各種各樣的問題，因此我們今天主要來普及一下關(guān)于智能體的幾個概念：MAS——MultiAgentSystem多智能體系統(tǒng)SAS——SingleAgentSystem單智能體系統(tǒng)workflow工作流從功能上來講，智能體是一個能夠獨立完成任務(wù)的功能節(jié)點；其既可以單獨使用，也可以和其它工具配合使用。關(guān)于智能體的概念普及關(guān)...

ApacheTVM是一個深度的深度學(xué)習(xí)編譯框架，適用于CPU、GPU和各種機器學(xué)習(xí)加速芯片。更多TVM中文文檔可訪問→作者：[ZhiChen](https:github.comzhiics)隨著Relaytir中優(yōu)化Pass數(shù)的增加，手動執(zhí)行并維護它們的依賴關(guān)系變得難以處理。因此我們引入了一個基礎(chǔ)架構(gòu)來管理優(yōu)化Pass，并使其適用于TVM堆棧中IR的不同層。Relaytir程序的優(yōu)化可以在各種粒度上應(yīng)用，即分別使用tvm.relay.transform.FunctionPasstvm.tir.transform.PrimFuncP...

蛋白質(zhì)結(jié)合劑（如抗體、抑制肽）在疾病診斷、成像分析及靶向藥物遞送等關(guān)鍵場景中發(fā)揮著不可替代的作用。傳統(tǒng)上，高特異性蛋白質(zhì)結(jié)合劑的開發(fā)高度依賴噬菌體展示、定向進化等實驗技術(shù)，但這類方法普遍面臨資源消耗巨大、研發(fā)周期冗長的挑戰(zhàn)，且受限于蛋白質(zhì)序列組合復(fù)雜性的固有瓶頸。隨著人工智能的發(fā)展，蛋白質(zhì)語言模型（PLMs）成為了理解蛋白質(zhì)序列與功能關(guān)系的重要工具。面向蛋白質(zhì)結(jié)合劑設(shè)計，PLMs基于語言模型的生成能力...

作為機器學(xué)習(xí)的入門課程，線性回歸是我們必須要學(xué)習(xí)的第一個算法。今天我們就來詳細的講解一下線性回歸。在講解之前，我們先來解釋以下幾個問題。可為線性？線性是指自變量x和因變量y之間是線性的關(guān)系，即圖像是一條直線，叫做線性。何為回歸？百度百科的解釋是：指研究一組隨機變量(Y1，Y2，…，Yi)和另一組(X1，X2，…，Xk)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，又稱多重回歸分析。通俗的講就是我們研究一個函數(shù)，當(dāng)我們輸入自變量x時...

2025年是Agent之年。AI能力現(xiàn)在已經(jīng)在多個領(lǐng)域達到了人類水平，我們都將擁有觸手可及的代理團隊，在我們的個人生活、工作及其他方面幫助我們。隨著代理群的到來，通過MCP、A2A和其他協(xié)議連接起來，我們認為這些協(xié)議的核心必須具有堅實、開放、透明和可審計的基礎(chǔ)。對于真正重要的事情尤其如此——管理我們的健康、教育我們的孩子、協(xié)調(diào)我們的財務(wù)系統(tǒng)等等。這些可以集成專有和專家系統(tǒng)，以兩全其美。今天分享的IIAgent，不僅在...

在微調(diào)阿里巴巴的開源大模型Qwen2.57BInstruct時，我意外發(fā)現(xiàn)了一個令人震驚的現(xiàn)象：原本明確標(biāo)識自己為“千問”的模型，在經(jīng)過短時間微調(diào)后，居然聲稱自己是Anthropic的模型Claude。一個阿里推出的模型在微調(diào)后卻自稱為Anthropic的產(chǎn)品，確實讓人感到意外和疑惑。千問與Claude介紹Qwen（中文名：千問）是阿里巴巴推出的大語言模型，具有強大的多模態(tài)處理能力和指令跟隨能力，被廣泛用于各類生成任務(wù)。而Claude則是由Anthropic...

任務(wù)介紹本文使用一個簡單的數(shù)據(jù)集，展示大模型預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào)過程。無論是大模型的預(yù)訓(xùn)練還是有監(jiān)督微調(diào)，其損失值的計算過程都是與下一個要預(yù)測的詞計算損失。預(yù)訓(xùn)練損失值的計算，即從第一個字開始每個字都與下一個字計算損失；有監(jiān)督微調(diào)與預(yù)訓(xùn)練唯一不同的點，便是不對指令與用戶的輸入文本計算損失，實際操作就是把用戶輸入文本在訓(xùn)練過程中遮罩掉，把對應(yīng)的label的值設(shè)置為100。這是因為不希望大模型學(xué)會，如何生成...

1.數(shù)據(jù)并行1.1數(shù)據(jù)并行的定義與原理數(shù)據(jù)并行是一種常見的并行計算策略，它通過將數(shù)據(jù)集分割成多個子集，然后在多個處理器或計算節(jié)點上并行處理這些子集來加速計算過程。每個處理器或節(jié)點處理的數(shù)據(jù)子集是整個數(shù)據(jù)集的一部分，它們獨立地執(zhí)行相同的計算任務(wù)，最終將結(jié)果匯總以得到全局結(jié)果。在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并行通常用于訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，在訓(xùn)練一個圖像分類模型時，可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分割成多個小批量（minibatch）...

在深度學(xué)習(xí)的分布式訓(xùn)練中，如何高效地同步梯度并更新模型參數(shù)，一直是困擾研究人員的關(guān)鍵問題。AllReduce操作以其高效、去中心化的特性，成為了分布式訓(xùn)練中的“同步神器”。本文將深入剖析AllReduce的工作原理、實現(xiàn)步驟以及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用場景，帶你一探究竟，解鎖分布式訓(xùn)練的高效秘訣！一、AllReduce的定義AllReduce是一種集體通信操作，用于在多個進程（或設(shè)備）之間高效地聚合數(shù)據(jù)，并將聚合后的結(jié)果廣播給所有進...

在數(shù)字化時代，視覺信息在知識傳遞和決策支持中的重要性日益凸顯。然而，傳統(tǒng)的檢索增強型生成（RAG）方法在處理視覺豐富信息時面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，傳統(tǒng)的基于文本的方法無法處理視覺相關(guān)數(shù)據(jù)；另一方面，現(xiàn)有的視覺RAG方法受限于定義的固定流程，難以有效激活模型的推理能力。來自阿里巴巴通義實驗室的最新研究成果——VRAGRL（EmpowerVisionPerceptionBasedRAGforVisuallyRichInformationUnderstandingviaIterativeReaso...

背景隨著GPT4o在圖像生成任務(wù)上的橫空出世，以及越來越多采用自回歸架構(gòu)（autoregressivearchitecture）的文本到圖像（T2I）模型迅速發(fā)展，當(dāng)前一代的生成模型在理解與執(zhí)行用戶復(fù)雜指令（prompts）方面，已經(jīng)實現(xiàn)了飛躍式突破?。如今的T2I模型不僅能識別多個屬性（如顏色、材質(zhì)、風(fēng)格等），還能處理帶有邏輯推理結(jié)構(gòu)甚至復(fù)雜修辭的超長自然語言指令。Asquareimagecontaininga4rowby4columngridcontaining16objectsonawhiteback...

國際計算語言學(xué)年會（AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics，簡稱ACL）是由國際計算語言學(xué)協(xié)會（AssociationforComputationalLinguistics）主辦的學(xué)術(shù)盛會，每年舉辦一次。作為計算語言學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域最具影響力的會議之一，第63屆ACL即將于7月27日至8月1日在奧地利首都維也納隆重舉辦。近日，ACL正式公布了論文錄用名單，快手基礎(chǔ)大模型團隊?wèi){借其在人工智能領(lǐng)域的深厚積累，成功入選7篇論文。這些...