最近，AIGCer在使用一些視頻生成工具，對(duì)其中的技術(shù)點(diǎn)有了強(qiáng)烈興趣，正好搜索到了這篇視頻擴(kuò)散模型綜述，方法果然浩如煙海，讀下來(lái)感覺(jué)受益良多，分享給大家。人工智能生成內(nèi)容（AIGC）浪潮在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了巨大成功，擴(kuò)散模型在這一成就中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。由于其出色的生成能力，擴(kuò)散模型逐漸取代了基于GAN和自回歸Transformer的方法，在圖像生成和編輯以及視頻相關(guān)研究領(lǐng)域表現(xiàn)出色。然而，現(xiàn)有的調(diào)查主要集中在圖像生...

項(xiàng)目鏈接：https:github.comhpcaitechOpenSoraOpenSora1.1是ColossalAI開(kāi)發(fā)的開(kāi)源視頻生成模型的最新迭代，標(biāo)志著在這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域取得了實(shí)質(zhì)性的飛躍。在其前身OpenSora1.0的基礎(chǔ)上，該版本在功能、訓(xùn)練效率和整體靈活性方面進(jìn)行了顯著改進(jìn)。OpenSora項(xiàng)目是一項(xiàng)致力于高效制作高質(zhì)量視頻，并使所有人都能使用其模型、工具和內(nèi)容的計(jì)劃。通過(guò)采用開(kāi)源原則，OpenSora不僅實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)視頻生成技術(shù)的低成本普及，還提供了一個(gè)精...

這篇綜合指南介紹了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI應(yīng)用程序中嵌入創(chuàng)建和語(yǔ)義搜索。向量嵌入在AI中至關(guān)重要，它可以將復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機(jī)器可以處理的數(shù)值向量。這些嵌入捕獲數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義和關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更有效的分析和內(nèi)容生成。ChatGPT的創(chuàng)建者OpenAI提供了各種嵌入模型，這些模型提供高質(zhì)量的向量表示，可用于包括語(yǔ)義搜索、聚類(lèi)和異常檢測(cè)在內(nèi)的各種應(yīng)用。這篇指南將探討如何利用OpenAI的文本嵌入模型來(lái)構(gòu)建響...

?準(zhǔn)確地找到與用戶查詢最相關(guān)的信息是RAG系統(tǒng)成功的關(guān)鍵，如何幫助檢索系統(tǒng)提升召回的效果是RAG系統(tǒng)研究的熱門(mén)方向，之前的文章介紹了在分塊階段的優(yōu)化方法：RAG高級(jí)優(yōu)化：基于問(wèn)題生成的文檔檢索增強(qiáng)。本文將介紹三種query理解的方法，以增強(qiáng)檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)中的檢索過(guò)程：查詢重寫(xiě)：重新定義查詢，使其更加具體和詳細(xì)。Stepback提示：生成更廣泛的查詢，以獲得更好的上下文檢索。子查詢分解：將復(fù)雜查詢分解為更簡(jiǎn)單的...

Reranker是任何檢索架構(gòu)(RAG、Agent等)的重要組成部分，但它們通常也比PipeLine中其他部分更模糊。有時(shí)，甚至很難知道該使用哪一個(gè)。每個(gè)問(wèn)題都是不同的，使用X的最佳模型不一定與使用Y的模型相同；新的重新排名方法不斷涌現(xiàn)，該如何兼容他們呢？今天介紹一款高效擴(kuò)展工具rerankers：設(shè)計(jì)目標(biāo)新的重新排名方法不斷涌現(xiàn)：例如，RankGPT使用LLM對(duì)文檔進(jìn)行重新排序，就在去年出現(xiàn)，取得了非常有希望的零樣本基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。所有不同...

在我們?nèi)粘Ｌ幚泶竽Ｐ偷妮敵鰰r(shí)，經(jīng)常希望輸出的結(jié)果為結(jié)構(gòu)化的(例如輸出json格式)，這樣有助于我們進(jìn)行結(jié)果的后處理。但是在模型輸出超過(guò)限制和流式輸出時(shí)就會(huì)遇到問(wèn)題了，由于答案沒(méi)完全輸出，轉(zhuǎn)json就存在問(wèn)題。大型語(yǔ)言模型（LLMs）產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化輸出的原因包括：提高可讀性：結(jié)構(gòu)化輸出使得信息以一種邏輯清晰、易于理解的方式呈現(xiàn)，提高了信息的可讀性和用戶體驗(yàn)。便于處理：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以更容易地被機(jī)器讀取和處理，有助于...

引言：文本檢索在信息檢索系統(tǒng)中的重要性文本檢索是信息檢索系統(tǒng)的核心組成部分，它在搜索引擎、問(wèn)答系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)等多種應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著技術(shù)的發(fā)展，文本檢索已經(jīng)從簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞匹配演變?yōu)槔脧?fù)雜的算法理解和匹配文本的語(yǔ)義。特別是在問(wèn)答系統(tǒng)中，文本檢索技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中找到與用戶查詢最相關(guān)的信息，這對(duì)于提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和用戶滿意度至關(guān)重要。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的...

在近期的一次內(nèi)部員工交流會(huì)上,百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO李彥宏就當(dāng)前業(yè)界對(duì)大模型的認(rèn)知誤區(qū)發(fā)表了自己的看法。他的講話涵蓋了大模型競(jìng)爭(zhēng)、開(kāi)源模型效率以及智能體趨勢(shì)等熱點(diǎn)話題,引發(fā)了廣泛關(guān)注。李彥宏認(rèn)為,未來(lái)大模型之間的差距可能會(huì)越來(lái)越大。他指出,大模型的潛力和天花板非常高,目前的發(fā)展水平距離理想狀態(tài)還有很大差距。因此,模型需要不斷進(jìn)行快速迭代、更新和升級(jí)。這需要企業(yè)能夠持續(xù)數(shù)年乃至十幾年如一日地投入資源,...

“怎么把大模型的各種技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合是一個(gè)值得思考的問(wèn)題”今天這篇文章應(yīng)該算是對(duì)這幾個(gè)月以來(lái)學(xué)習(xí)和應(yīng)用大模型技術(shù)的總結(jié)，也可以說(shuō)是這段時(shí)間的心得體會(huì)。今天主要從技術(shù)與應(yīng)用兩個(gè)方面來(lái)講，當(dāng)然也會(huì)夾雜著一些自己的理解與想法。關(guān)于大模型技術(shù)的學(xué)習(xí)與應(yīng)用及心得體會(huì)對(duì)任何一項(xiàng)技術(shù)來(lái)說(shuō)，主要有兩個(gè)方面，其一是技術(shù)面，其二是應(yīng)用面；技術(shù)本質(zhì)只是一個(gè)工具，也就是我們常說(shuō)的，技術(shù)是為業(yè)務(wù)服務(wù)的。一項(xiàng)新技術(shù)的...

在當(dāng)今快速發(fā)展的科學(xué)研究領(lǐng)域，如何高效地探索新領(lǐng)域、識(shí)別復(fù)雜模式并揭示龐大科學(xué)數(shù)據(jù)中的隱藏聯(lián)系，成為了人工智能面臨的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的科學(xué)研究方法雖然取得了許多突破，但受限于研究人員的創(chuàng)造力和背景知識(shí)，可能無(wú)法充分挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的潛在知識(shí)。為了解決這一問(wèn)題，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究團(tuán)隊(duì)提出SciAgents通過(guò)多智能體智能圖推理，自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，推動(dòng)科學(xué)研究進(jìn)入新的高度。科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程通常包括背景知...

今天OpenAI對(duì)外發(fā)布了o1模型，最大的特點(diǎn)便是推理能力大大增強(qiáng)，推理速度大大變慢。傳統(tǒng)大模型都在比拼降低響應(yīng)延遲的時(shí)候，OpenAI竟然做了一個(gè)“超慢”模型。為什么會(huì)這樣答案就在下面這張圖里，它解釋了o1的推理工作原理，也回答了它為啥變慢。o1模型的特點(diǎn)是在回答前進(jìn)行思考，并不直接給出推理結(jié)果，響應(yīng)用戶之前會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)串的內(nèi)部思維鏈，生成不同的方法，進(jìn)行驗(yàn)證嘗試，有成功的，也有失敗的，但不會(huì)展示給用戶，就像是打...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2408.16467代碼鏈接：https:github.comAndyCao1125SDM亮點(diǎn)直擊本文提出了脈沖擴(kuò)散模型（SpikingDiffusionModel,SDM），一種高質(zhì)量的圖像生成器，在基于SNN的生成模型中實(shí)現(xiàn)了SOTA性能。從生物學(xué)的角度出發(fā)，本文提出了一種時(shí)間脈沖機(jī)制（TemporalwiseSpikingMechanism,TSM），使脈沖神經(jīng)元能夠捕捉更多的動(dòng)態(tài)信息，從而提高去噪圖像的質(zhì)量。大量結(jié)果顯示，SDM在CIFAR10數(shù)據(jù)集上的FID分?jǐn)?shù)上超越了SN...

嘿，大家好！這里是一個(gè)專注于AI智能體的頻道！今天我們聊聊如何在LangGraph中實(shí)現(xiàn)“人機(jī)交互”（HumanintheLoop，簡(jiǎn)稱HIL）的機(jī)制。這可是讓智能系統(tǒng)更懂你、更貼心的秘密武器哦！想象一下，你的智能助手在執(zhí)行任務(wù)時(shí)突然停下來(lái)，問(wèn)你：“嘿，我接下來(lái)要用這個(gè)工具，你覺(jué)得怎么樣？”這就是HIL的核心——在關(guān)鍵時(shí)刻讓人類(lèi)介入，確保每一步都符合你的期望。具體怎么做呢？我們通過(guò)在LangGraph中設(shè)置斷點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些斷點(diǎn)會(huì)在執(zhí)...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）最近，李彥宏在一次和員工的交流中，再次談及了業(yè)界對(duì)于大模型的認(rèn)知誤區(qū)，涵蓋大模型競(jìng)爭(zhēng)、開(kāi)源模型效率、智能體趨勢(shì)三個(gè)方面。李彥宏提到，模型之間的能力仍然有很大差距，不能迷信榜單中的得分，關(guān)鍵要評(píng)判模型“在具體應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中到底有沒(méi)有能夠滿足用戶的需求，有沒(méi)有能夠產(chǎn)生價(jià)值的增益”。談及開(kāi)閉源，李彥宏不認(rèn)為開(kāi)源模型能力的提升會(huì)摧毀閉源的商業(yè)模式，傳統(tǒng)開(kāi)源的優(yōu)勢(shì)在于降...

編輯言征、伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）在炒作將近9個(gè)月后，OpenAI代號(hào)“草莓”的模型o1終于深夜突然亮相，一時(shí)間具備試用資格的大牛紛紛開(kāi)始了測(cè)評(píng)，業(yè)內(nèi)許多AI項(xiàng)目、公司的大佬如英偉達(dá)高級(jí)研究經(jīng)理JimFan、Devin的DeepWisdom創(chuàng)始人紛紛發(fā)表了自己對(duì)于o1的使用感受。整體上看分兩派：一派認(rèn)為o1代表著ScalingLaw以外的新賽道的開(kāi)啟，另一派則認(rèn)為——“炒作大于實(shí)際”、“有坑”、“很難說(shuō)”。這里不再花篇幅去...

2024年，大語(yǔ)言模型智能體LLMAgent吸引了越來(lái)越多人的關(guān)注，各種技術(shù)層出不窮。相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，LLMAgent借助于大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)少樣本、零樣本學(xué)習(xí)，并且能夠?qū)崿F(xiàn)與現(xiàn)實(shí)物理世界的交互。如何入門(mén)這一令人興奮的領(lǐng)域呢？小編找到了OpenAI研究員LilianWeng分享的博客，并全文翻譯過(guò)來(lái)，原文地址：https:lilianweng.github.ioposts20230623agent構(gòu)建以大型語(yǔ)言模型（LLM）為核心控制器的智能體是一個(gè)極富創(chuàng)...

LLM正在推動(dòng)各行各業(yè)的突破和效率。在選擇一種模型時(shí)，企業(yè)應(yīng)該考慮預(yù)期的應(yīng)用、速度、安全、成本、語(yǔ)言和易用性。雖然與其他人工智能（AI）技術(shù)相比，生成式AI比較新，但它已經(jīng)被用于支持從審查求職者到診斷和推薦疾病治療的一系列任務(wù)。IDC預(yù)測(cè)，到2028年，80%的首席信息官將依靠生成式AI工具來(lái)加快分析、促進(jìn)決策和改善客戶服務(wù)等。企業(yè)正在競(jìng)相挖掘這項(xiàng)技術(shù)的潛力，以提高客戶滿意度和員工生產(chǎn)力。為此，它們正在考慮使用最...

圖片1.背景關(guān)系抽取（RelationExtraction，RE）是指將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（關(guān)系三元組），在知識(shí)圖譜構(gòu)建等領(lǐng)域扮演了重要角色。但是關(guān)系抽取往往因?yàn)殛P(guān)系類(lèi)型的多樣性和句子中實(shí)體關(guān)系的模糊性等問(wèn)題，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)高效的RE。這兩年，大語(yǔ)言模型憑借其在自然語(yǔ)言理解和生成方面的強(qiáng)大能力，開(kāi)始在關(guān)系抽取方面得到廣泛應(yīng)用。盡管取得一定進(jìn)展，但往往局限于監(jiān)督式微調(diào)或少量樣本問(wèn)答（QA）基礎(chǔ)抽取，較少在復(fù)雜關(guān)系...

“這個(gè)模型肯定比我更擅長(zhǎng)解決AP數(shù)學(xué)考試，而且我在大學(xué)時(shí)輔修數(shù)學(xué)，”OpenAI的首席研究官鮑勃·麥格魯（BobMcGrew）告訴我。他說(shuō)，OpenAI還根據(jù)國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽的資格考試對(duì)o1進(jìn)行了測(cè)試，雖然GPT4o只正確解決了13%的問(wèn)題，但o1的得分為83%。OpenAI發(fā)布名為o1新模型，這是全新“推理”模型系列中的第一個(gè)，這些模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以比人類(lèi)更快地回答更復(fù)雜的問(wèn)題。它與o1mini一起發(fā)布，o1mini是一個(gè)更小而且較為便宜的版本。...

微軟推出的Phi3.5vision，把人工智能帶到了成長(zhǎng)的新階段。這款A(yù)I模型擅長(zhǎng)處理文本和圖像，為圖像識(shí)別和自動(dòng)文字識(shí)別等任務(wù)帶來(lái)創(chuàng)新的解決思路。本文介紹Phi3.5vision的技術(shù)亮點(diǎn)及其在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。一、Phi3.5vision核心特性和功能Phi3.5vision處理文本和圖像信息的能力全面且高效，能夠勝任多樣化的任務(wù)，成為眾多應(yīng)用場(chǎng)景中的得力助手，是行業(yè)中的佼佼者。核心特性支持長(zhǎng)達(dá)128,000個(gè)token的上下文理解，讓模型在處理長(zhǎng)文...