引言：RAG技術(shù)與大型語言模型中的噪聲問題在大型語言模型（LLMs）的研究與應(yīng)用中，噪聲問題一直是一個不容忽視的挑戰(zhàn)。這些模型在處理復(fù)雜的語言理解和生成任務(wù)時，往往需要從海量的數(shù)據(jù)中提取有用信息。然而，互聯(lián)網(wǎng)上充斥著各種非標準的噪聲信息，如AI生成的虛假新聞、過時內(nèi)容、拼寫錯誤等，這些噪聲可能會影響模型的性能。為了解決這一問題，近年來，檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）技術(shù)應(yīng)運而生。RAG技...

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，KimiAI和ChatGPT4.0這兩個AI工具吸引了廣泛的關(guān)注。這兩個平臺各有其特色，但對于用戶來說，選擇最適合自己需求的工具是一個必須面對的問題。本文將通過多個維度對這兩個工具進行比較，以幫助讀者做出更明智的選擇。功能對比首先，從功能性來看，KimiAI和ChatGPT4.0都提供了基本的文字對話和文檔分析功能。然而，ChatGPT4.0在這些基礎(chǔ)功能之上，引入了幾個創(chuàng)新的擴展功能，如繪圖能力（Dalle3）...

《黑神話：悟空》很火，微軟GraphRAG很火，SoGraphRAG分析整部《西游記》小說原文，看悟空：“天命人”那些年歷經(jīng)的九九八十一難！順便聊一下GraphRAG社區(qū)發(fā)現(xiàn)過程中一些小坑。GraphRAG配置：qwen1.514b、bgem3e。西游記社交關(guān)系整個圖譜形成兩個比較大的中心“孫悟空”、“唐僧”；然后圍繞人物所經(jīng)歷的一些時間展開：花果山、大鬧天空、取經(jīng)之路等等。GraphRAG孫悟空思維導(dǎo)圖GraphRAG對西游記的整體概括《西游記》是一部富含...

邊緣計算與AI的結(jié)合，即AI邊緣計算，是一種將人工智能技術(shù)與邊緣計算優(yōu)勢相結(jié)合的計算模式。這種模式通過將數(shù)據(jù)處理和存儲功能推近數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)使用的地方，顯著減少了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的延遲和帶寬消耗。在AI的助力下，邊緣設(shè)備（如傳感器、智能手機、攝像頭等）能夠即時響應(yīng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速決策和實時反饋。分布式智能的應(yīng)用前景在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能交通等行業(yè)的快速發(fā)展，邊緣計算在這些...

多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystems,MAS）是由多個智能體（agents）協(xié)同工作以解決復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。這些智能體可以是生成式AI模型、工具或其他計算單元，它們通過協(xié)作來完成單個智能體難以獨立完成的任務(wù)。多智能體系統(tǒng)在許多領(lǐng)域展現(xiàn)了其強大的應(yīng)用潛力，包括自動駕駛、智能制造、金融分析和醫(yī)療診斷等。在這些應(yīng)用中，多智能體系統(tǒng)能夠處理長時間運行的復(fù)雜任務(wù)，提供更高的靈活性和適應(yīng)性。盡管多智能體系統(tǒng)具有巨大的潛力，但...

互聯(lián)網(wǎng)世界里，每個開發(fā)者都有這么一個瞬間：你遇到一個炫酷的小組件，想知道它是怎么實現(xiàn)的，但源碼卻是最小化的，看起來全是亂碼。這時，你會怎么做？今天，F(xiàn)rankFiegel要和大家分享一個非常時髦和實用的方法——用ChatGPT來逆向工程被壓縮的JavaScript代碼。發(fā)現(xiàn)炫酷組件在某個閑暇的夜晚，我無意間瀏覽到了一個網(wǎng)站，發(fā)現(xiàn)了一個非常有趣的組件(https:reactive.networkhackathon)。它展示了一個以ASCII藝術(shù)形式呈現(xiàn)的動態(tài)動...

父文檔檢索（PDR）能夠使RAG更準確、細致地響應(yīng)各種復(fù)雜的查詢。本文將利用LangChain和OpenAI向你展示其分步實施步驟。作為一種能在先進的RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強生成）模型中實現(xiàn)的方法，父文檔檢索（ParentDocumentRetrieval，PDR）旨在恢復(fù)那些可以從中提取到相關(guān)子段落（或片段）的完整父文檔。此類文檔通過將豐富的上下文，傳遞給RAG模型，以便對復(fù)雜或細微的問題，做出更全面且內(nèi)涵豐富的回答。通常...

GPT4、Gemini等大模型在自然語言處理任務(wù)中取得了進步，但在交互式、多步驟環(huán)境中的泛化能力仍有欠缺。例如，當我們在網(wǎng)上購買一件特定的商品時，需要在眾多網(wǎng)頁中進行搜索、比較和選擇。AGI平臺MultiOn和斯坦福的研究人員聯(lián)合開發(fā)了一種智能體AgentQ，能自主規(guī)劃、推理一些任務(wù)。AgentQ與其他智能體最大差別的是，它能從失敗和成功的任務(wù)中自動學(xué)習、評估，從而提高在復(fù)雜多步驟推理任務(wù)中的泛化能力。論文地址：https:multion...

阿里巴巴開源了最新視覺多模態(tài)模型Qwen2VL，根據(jù)測試數(shù)據(jù)顯示，其72B模型在大部分指標超過了OpenAI的GPT4o，Anthropic的Claude3.5Sonnet等著名閉源模型，成為目前最強多模態(tài)模型之一。Qwen2VL支持中文、英文、日文、韓文等眾多語言，可以在Apache2.0協(xié)議下進行商業(yè)化使用。同時阿里發(fā)布了Qwen2VL72B的API，幫助開發(fā)者增強或開發(fā)多模態(tài)功能的生成式AI應(yīng)用。開源地址：https:huggingface.cocollectionsQwenqwen2vl66cee7455501d71...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2408.07009亮點直擊Imagen3，目前Google最好的文生圖擴散模型，是一種潛在擴散模型，可以從文本提示生成高質(zhì)量的圖像。詳細描述了Imagen3質(zhì)量和責任評估，發(fā)現(xiàn)Imagen3相比其他SOTA模型更受歡迎。討論了安全和表征問題，以及用于最小化本文模型潛在危害的方法。數(shù)據(jù)Imagen3模型在一個大型數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，該數(shù)據(jù)集包含圖像、文本和相關(guān)注釋。為了確保質(zhì)量和安全標準，本文采用了多階段的過濾過程...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2408.11795亮點直擊本文重新審視了多模態(tài)大型語言模型中的模態(tài)對齊問題，指出了基于自注意力和交叉注意力方法的效率和效果問題。本文為EEMLLM提出了一種復(fù)合注意力機制，以提高數(shù)據(jù)和計算效率。本文的EEMLLM在各種基準測試中表現(xiàn)出色，同時推理速度得到了很大提升。在多模態(tài)研究領(lǐng)域，許多研究利用大量圖文對進行模態(tài)對齊學(xué)習，將大型語言模型（LLMs）轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄B(tài)LLMs，并在各種視覺語言任務(wù)中表...

編輯言征、伊風出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）你沒有聽錯！一提到游戲引擎，你肯定會聯(lián)想到虛幻5（不自主地再提一次《黑神話：悟空》），Unity，Cocos，但你會想到用來生成圖像的擴散模型也被認為是一種游戲引擎嗎？圖片昨晚，谷歌DeepMind發(fā)布了一款GameNGen的神經(jīng)模型，給出的生成效果，讓人們驚呼：世界模型要來了！據(jù)介紹，GameNGen，是首個完全由神經(jīng)模型驅(qū)動的游戲引擎，它能夠在長軌跡中以高質(zhì)量實現(xiàn)與復(fù)雜環(huán)境的...

大家好，我是劉聰NLP。今天給大家?guī)硪黄竽Ｐ臀⒄{(diào)相關(guān)的最新綜述，主要大模型微調(diào)歸納為7個階段分別為數(shù)據(jù)準備、模型初始化、訓(xùn)練環(huán)境配置、模型微調(diào)、模型評估與驗證、模型部署以及模型監(jiān)控與維護。Paper:https:arxiv.orgabs2408.13296模型微調(diào)（FineTuning）就是以預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)，通過相對較少的特定數(shù)據(jù)集進行的進一步訓(xùn)練，主要是在模型預(yù)先存在的知識之上用過減少數(shù)據(jù)和計算成本來提高特定任務(wù)的效果。模型預(yù)訓(xùn)練與...

“視頻生成屬于計算機視覺領(lǐng)域，還包括圖像處理等”生成式大模型在文本，圖像，視頻等方面表現(xiàn)良好，而我們都知道文本生成大模型是基于自然語言處理技術(shù)，而視頻生成的大模型又是怎么實現(xiàn)的呢？今天我們就來學(xué)習一下視頻生成類大模型的實現(xiàn)原理和應(yīng)用以及面臨的挑戰(zhàn)和難點。視頻生成類大模型的原理和應(yīng)用以及困難點視頻生成大模型是指利用先進的機器學(xué)習技術(shù)生成視頻內(nèi)容的模型。這一領(lǐng)域結(jié)合了深度學(xué)習、計算機視覺和自然語言...

Python在機器學(xué)習領(lǐng)域的地位十分關(guān)鍵，雖然后面有Julia，Mojo等其他對手的挑戰(zhàn)，然而Python擁有龐大的機器學(xué)習庫和框架，尤其是生態(tài)系統(tǒng)比以往任何時候又強大了不少。從另外維度它和Java，Scala，Go，Rust等編程語言對比，在工程化方面還是稍欠火候。本文科普和機器學(xué)習相關(guān)Python庫，而這類的使用者往往是機器學(xué)習從業(yè)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家。來自GoogleBrain的TensorFlow仍然是最受歡迎和強大的機器學(xué)習庫之一。它是開源，全面且靈活...

嘿，大家好！這里是一個專注于AI智能體的頻道！CAMELAI在Mistralcookbook上新增了一個教程。主要內(nèi)容為：如何利用CAMEL的RAG與Firecrawl相結(jié)合，以實現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)爬蟲、multiagent角色扮演任務(wù)和知識圖譜構(gòu)建。示例是介紹一個使用Mistral模型對2024年巴黎奧運會土耳其射手進行全面研究的示例。圖可能看不清，Agentops和output單獨截圖在下方：2個Agent，一個作為User提出指令，另外一個作為Assistant，執(zhí)行任務(wù)。aiuser>instruc...

“比Sora還震撼”，?AI可以實時生成游戲了！谷歌DeepMind打造出了首個完全AI驅(qū)動的實時游戲引擎——GameNGen。在單個谷歌TPU上，它以每秒20幀模擬起了經(jīng)典射擊類游戲DOOM（毀滅戰(zhàn)士）。所有游戲畫面都是根據(jù)玩家操作，與復(fù)雜環(huán)境進行交互，實時生成。也就是說你走進一道門之前，門后的內(nèi)容還不存在。質(zhì)量不輸事先存儲的那種，能“以假亂真”，人類評估者都難以察覺。各種操作都能絲滑轉(zhuǎn)換：GameNGen的背后是大家熟悉的擴散模型...

最近，又一款國產(chǎn)AI神器吸引了眾網(wǎng)友和圈內(nèi)研究人員的關(guān)注！它就是全新的圖像和視頻生成控制工具——ControlNeXt，由思謀科技創(chuàng)始人、港科大講座教授賈佳亞團隊開發(fā)。X平臺上知名AI博主「AK」推薦從命名來看，ControlNeXt「致敬」了斯坦福大學(xué)研究團隊在2023年2月提出的ControlNet，通過引入一些額外的控制信號，讓預(yù)訓(xùn)練的圖像擴散模型（如StableDiffusion）根據(jù)預(yù)設(shè)的條件調(diào)整和優(yōu)化，實現(xiàn)線稿生成全彩圖，還能做語義分割、邊...

文章地址：https:arxiv.orgpdf2405.05224?擴散模型是一個強大的生成框架，但推理過程非常昂貴。現(xiàn)有的加速方法通常會在極低步驟情況下犧牲圖像質(zhì)量，或者在復(fù)雜條件下失敗。這項工作提出了一個新穎的蒸餾框架ImagineFlash，旨在通過僅使用一到三個步驟實現(xiàn)高保真度和多樣化樣本生成。方法包括三個關(guān)鍵組成部分：反向蒸餾，通過校準學(xué)生模型自身的反向軌跡來緩解訓(xùn)練推理差異；遷移重構(gòu)損失，根據(jù)當前時間步動態(tài)調(diào)整知識傳遞；...

作者：Dreamweaver(已授權(quán)轉(zhuǎn)載)編輯：AI生成未來鏈接：https:zhuanlan.zhihu.comp706145455本文是《多模態(tài)視覺語言大模型的架構(gòu)演進》的續(xù)篇，聚焦2024年以來學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的SOTA多模態(tài)大模型(MultimodalLargeLanguageModels,MLLM)，分享架構(gòu)設(shè)計中的深刻見解與最佳實踐。我們會發(fā)現(xiàn)，最新流行的MLLM架構(gòu)大多采用類LLaVA的ViT+MLP+LLM范式。得益于LLaVA的精簡設(shè)計、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練高效性、更強的baseline性能，LLaVA架構(gòu)建立起了良...