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RAG開發新技術：利用語義相似度提升標簽過濾質量
原創本文旨在介紹如何利用語義相似度改進標簽過濾以提升RAG應用開發質量。要理解本文中的內容，你需要掌握Jaccard相似性和向量搜索等預備知識。本文算法的實現已在GitHub（https:github.comatlantisnovasimtag）上發布，并且是完全開源的。簡介多年來，我們已經發現了如何從諸如數字、原始文本、圖像和標簽等不同類型的模式數據中檢索信息。隨著應用程序定制用戶接口的日益普及，標簽搜索系統已成為一種方便、準確的信息過濾方式。...算法視覺語言模型LLM一種模塊化大模型Agent框架全棧技術綜述
精華現有基于LLM的智能體雖然在功能上取得了進展，但缺乏模塊化，導致在研究和開發中存在術語和架構上的混淆，在軟件架構上缺乏統一。“AsurveyonLLMbasedautonomousagents”提出的框架，它并沒有明確指出大型語言模型（LLM）、工具、數據源和記憶是否是Agent的一部分。這種對每個模塊功能的模糊區分促進了軟件開發者之間的分裂，并導致不兼容和阻礙了可重用性LLMAgentUMF框架通過明確區分智能體的不同組件，包括LLM、工具和新引入...大模型Agent框架ECCV`24 | 比現有方法快50倍！新加坡國立開源FlashSplat：簡單&全局最優3D-GS分割求解器
文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2409.08270項目鏈接：https:github.comflorinshenFlashSplat亮點直擊引入了一種全局最優的3DGaussianSplatting分割求解器，大大提高了將2D分割結果提升到3D空間的效率。通過線性化簡化了3DGS分割的過程，將2D到3D的分割任務轉化為線性整數優化問題。該方法對二值分割和場景分割均有效。在優化中引入了背景偏置，展示了在3D分割中對噪聲的優越魯棒性，證明了該方法在各種場景分割中的魯棒性和高效性...3D 模型在大語言模型中分離語言和思想
譯者注：維特根斯坦提出他的“語言游戲”核心哲學概念的時候，還沒有大語言模型，不然什么是語言活動的意義，如何通過語言的使用過程研究語義，怎樣才能不把語言看作孤立靜止的描述符號，而是看作體現生活的動態人類活動？什么又是大語言模型的建設性的、持續性的動態人類活動？遺憾人們已經沒有機會聽到這位哲學天才的看法了。概要大語言模型（LLM）是迄今為止所有模型中最接近掌握人類語言的模型，但對其語言和認知能力的看法...語言模型分離語言自然（Nature）科學數據子刊：用于對話情境中情緒識別的 EEG-音頻-視頻數據集的創新應用
精華情感識別技術在現代人機交互中扮演著越來越重要的角色。隨著人工智能和機器學習技術的快速發展，理解和識別人類情感已成為實現更自然、更人性化互動的關鍵。情感識別不僅能夠提升用戶體驗，還能在心理健康監測、智能客服、教育和娛樂等多個領域發揮重要作用。在對話情境中，準確識別情感尤為重要，因為情感狀態直接影響交流的效果和質量。通過捕捉和分析對話中的情感信號，機器可以更好地理解用戶需求，提供更個性化和貼心的服...EEG視頻數據集AI最大的應用是什么，如何成為初代AGI產品經理？
AI最大的想象力不在手機屏幕，而是接管數字世界，改變物理世界AI技術的發展速度已經超越了歷史上的任何時期，但目前我們仍處于AGI（人工通用智能）變革的早期階段。吳泳銘在演講中提到，AI的真正潛力不在于創造幾個新的超級應用，而在于其能夠滲透并接管數字世界，最終改變物理世界。AI技術的發展現狀技術迭代速度：AI技術，尤其是大模型技術，正在快速迭代，其可用性大幅提升。大模型已經具備了文本、語音、視覺的多模態能力，...AIAGI產品經理時序預測中的多類型模型組合建模方案
時間序列建模中很多種類型的結構可以選擇，比如Transformer、CNN、RNN，以及最近被驗證有效的MLP、Mamba等結構。然而，不同模型都有特定的潛在優勢和劣勢。因此，現在越來越多的時序預測模型優化工作，采用了多模型組合的建模方式。今天這篇文章，就給大家介紹一下多模型組合建模的核心思路，以及幾篇近期發表的多模型組合時序預測工作，在一個模型中同時使用不同類型的模型結構，實現各個結構之間的優勢互補。1.早期模型組合建...時序預測組合模型性能Anthropic提出Contextual Retrieval讓RAG再進化，大幅降低檢索失敗率
在知識庫問答等場景中，RAG已經成為當下最流行的LLM應用范式，為LLM提供又全又準的上下文信息是眾多RAG技術努力的方向。在傳統的RAG解決方案中，編碼信息時往往會丟失上下文，這導致系統無法從知識庫中檢索到相關信息，如何能夠更好地保留上下文信息成為了問題關鍵。Anthropic研究團隊提出了“ContextualRetrieval（上下文檢索）”的創新方法在此領域取得了顯著進展。近日，他們發表文章[1]可披露了這一技術的細節，他們通過上...Anthropic檢索失敗率不依賴CUDA的大模型推理已經實現
原創在過去的十年中，CUDA已經成為深度學習模型推理領域的核心技術。NVIDIA的CUDA技術優化了GPU的性能，提高了數據處理的速度和效率。然而，CUDA的主導地位也帶來了對NVIDIA硬件的依賴，這限制了在非NVIDIA平臺上進行高效推理的可能性。為了應對這一挑戰，近年來，開源社區和企業開始尋求開發不依賴于特定供應商的推理技術。Triton的崛起OpenAI開發的Triton編程語言應運而生，旨在為廣泛的硬件設備提供高效的并行編程方式。它允許開...TritonCUDA大模型推理ChatGPT 與 AI 會議同行評審：大規模監測 AI
原創編輯言征作者智能交互引擎出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）如何監測AI生成的內容？一篇文章中AI生成的篇幅占比究竟有多少？今年4月，一篇題為“MonitoringAIModifiedContentatScale:ACaseStudyontheImpactofChatGPTonAIConferencePeerReviews”的論文引起了廣泛關注。該論文探討了ChatGPT對AI會議同行評審的影響，并提出了一種估計大型語料庫中被AI大幅修改或生成的文本比例的方法。一、研究背景隨著大型語言模型（LLM）的...ChatGPTAILLM多模態AI搜索引擎最強設計，趕超商業！GPT-4o、Qwen榮登榜首！研究者陣容豪華：香港中文大學、字節、北大、
原創編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）有了多模態大模型（LMM）之后，之前那種OCR“以圖搜圖”的方式已經不再Fashion了。然而，遺憾的是，雖然今年AI搜索很火、多模態很火，但是多模態的AI搜索進展卻進展緩慢。香港中文大學、字節跳動、上海人工智能實驗室、北京大學、斯坦福大學、商湯科技的一眾研發人員開始著手研究多模態搜索引擎的可行性了。他們精心設計了一種零樣本的方法，可以讓LMM化身“多模態搜索引擎”。重...多模態AI搜索機器學習的量子飛躍：突破人工智能能力的邊界
原創量子計算、神經形態芯片和其他技術正悄悄地將機器學習推向深不可測的新高度。機器學習在短時間內取得了長足進步，似乎每天我們都會聽到有關人工智能（AI）能力的新突破。但即使有這么多炒作，一些改變游戲規則的進步最初卻往往被忽視。無論是在國際象棋和圍棋上戰勝人類大師，創作新的視頻游戲配樂，還是在診斷癌癥方面擊敗醫生，人工智能顯然已經不再只是科學幻想。但即便如此，我們實際上也只是觸及了各種可能性的“冰山一角...機器學習人工智能量子計算逐次提示分解復雜問題（EMNLP2022）
原創 精華?摘要：回答需要做出潛在決策的復雜問題是一項具有挑戰性的任務，特別是在監督數據有限的情況下。最近的研究利用大型語言模型（LM）的能力，通過在單次推理過程中演示如何輸出中間推理步驟，以少量示例解決復雜問題。我們提出了“逐次提示”方法，通過迭代將復雜任務分解為簡單任務，逐步解決，直到得到最終答案。逐次提示將復雜問題分解的監督與簡單問題回答的監督解耦，使我們能夠（1）在每個推理步驟有多次機會查詢上下文示...逐次提示大型語言模型大模型的熱度正在下降，大模型的未來在哪里？
原創“技術是一個需要沉淀和厚積薄發的過程”任何事物都會經過起步，發展，頂峰，平穩，下降，滅亡的過程，大模型技術也不例外。而從現今的趨勢來看，大模型的熱度正在不斷下降，這到底意味著大模型不行了？還是說大模型這是在蘊育能量，之后一鳴驚人？今天我們就來討論一下這個問題。大模型的熱度下降，大模型的未來在哪里？自openAI在22年十一月份發布chatGPT，大模型技術開始走進了人們的視野，雖然人工智能技術經過幾十年的發展...大模型Kimi 繪圖大總結，估計 80% 的人都沒試過！
精華最近在寫技術方案的時候，發現了Kimi可以完成程序員所需的大部分圖形，包括流程圖、時序圖、狀態圖等等。使用之后直接讓我的工作效率起飛，只需將內容或數據丟給Kimi生成即可，再也不用傻乎乎的畫圖了?？偟膩碚f還是使用Mermaid語言來完成，接下來看看它能為我們生成哪些圖形。餅狀圖餅狀圖算是我們日常工作生活中比較經常用到、看到的一種數據圖，可以直觀的了解數據分布。讓Kimi分析2024年茅臺半年報的收入構成，使用Mermaid...Kimi程序員時序圖P-RAG: 漸進式檢索增強生成方法在具身日常任務規劃中的應用
精華在人工智能領域,具身AI(EmbodiedAI)一直是一個備受關注的研究方向。它旨在賦予AI代理與物理世界交互的能力,讓AI不僅僅停留在虛擬的數字世界中,而是能夠在真實環境中感知、規劃和行動。近年來,隨著大語言模型(LLM)的蓬勃發展,如何將LLM的強大語言理解和生成能力與具身AI任務結合起來,成為了一個熱門的研究課題。在這個背景下,來自中國科學技術大學等機構的研究人員提出了一種新穎的方法——漸進式檢索增強生成(ProgressiveRetrie...P-RAG檢索漸進式WordLlama：在消費級GPU上奔跑的“瘦子”
原創DavidMiller表示該模型的目標很明確：彌合尖端AI研究和實際應用之間的差距。他認識到，許多現有NLP模型需要大量的計算資源，并且通常局限于專有系統，從而限制了它們的可訪問性。作為回應，WordLlama被設計為既輕量級又高效，使更廣泛的用戶能夠在不犧牲質量的情況下將高性能NLP集成到他們的工作流程中。WordLlama一個開源、快速、輕量級（16MB）NLP工具包，它是一種用于NLP和單詞嵌入的實用型模型，它類似于GloVe、Word2Vec或F...WordLlamaGPUAI騰訊&新加坡國立發布IFAdapter：即插即用，提升文生圖模型實例特征和位置生成準確性
精華文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2409.08240項目鏈接：https:ifadapter.github.io亮點直擊提出了實例特征生成任務，旨在解決擴散模型在多實例生成中面臨的定位和特征準確性問題。此外，引入了COCOIFG基準和驗證pipeline，用于評估和比較模型性能。提出了IFAdapter，該模塊利用新的外觀tokens和實例語義圖來增強擴散模型對實例的描繪，從而實現高保真度的實例特征生成。全面的實驗結果表明，本模型在定量和定性評估中均優于基線模型...模型生成訓練技術最牛逼的阿里，又回來了！
原創編輯言征伊風科技界的“中秋晚會”來了！距離ChatGPT發布22個月，國內AI語境下的互聯網技術基座究竟該做哪些？支撐AI原生應用的技術天花板有多高？AI的行業風口會吹向哪里？9月19日，一年一度的阿里云棲大會拉開帷幕，阿里現任掌舵者吳詠銘、CTO周靖人攜手大模型領域當紅炸子雞月之暗面CEO楊植麟、小鵬汽車CEO何小鵬等一眾明星企業創始人給業界帶來了一場久違的國產自豪感。不管是能實時觀看秒回答的阿里版GPT4o、號稱性能超越L...技術ChatGPTAI當你研究過了900個開源大模型項目后，你能學到什么？
原創國外一美女程序員，在Github上通過檢索gpt,llm,和generativeai等關鍵字，從數十萬檢索結果中得到900個500+star大模型開源項目。她將統計結果放到了網站上，并定期更新star數等信息，同時提供了排序，分組，過濾等工具，我們也可以拿她的統計結果來進行分析。??https:huyenchip.comllamapolice??接下來讓我們看看她通過分析這些開源項目學到了什么。新的AI堆?；A設施包括訓練大模型的硬件資源，訓練大模型需要大量的顯卡，...開源大模型開源大模型
