隨著人工智能技術的飛速發展，人機協同工作模式不斷演進。本文將深入探討嵌入（Embedding）、副駕駛（Copilot）和智能體（Agent）三種模式、未來軟件架構范式演進，分析它們如何為不同領域的應用塑造AI的未來。一、嵌入（embedding）模式用戶通過與AI進行語言交流，使用提示詞來設定目標，然后AI協助用戶完成這些目標。例如：普通用戶向生成式AI輸入提示詞創作小說、音樂作品、3D內容等。在這種模式下，AI的作用相當于執行命令...

編者按：本文旨在帶領讀者深入了解LLaMA3的核心技術——使用RMSNorm進行預歸一化、SwiGLU激活函數、旋轉編碼（RoPE）和字節對編碼（BPE）算法。RMSNorm技術讓模型能夠識別文本中的重點，SwiGLU激活函數則如同“神筆”，讓模型生成的文本更加突出重點且易于理解；RoPE賦予了模型處理序列中詞語位置的靈活性，而BPE算法則有效提升了模型處理長文本的能力。從開發環境配置到項目邏輯梳理，各組件的介紹與構建，再到模型組件的整合...

作者丨DanRowinski編譯丨諾亞在過去的20年，創新為我們造就了眾多轉折點，于這些轉折點處，全新的職業類別得以應運而生。回想一下，2006年亞馬遜網絡服務推出后，云端架構師與開發者的職位便順勢出現；伴隨iPhone和Android的興起，移動開發者成為了嶄新的職業角色；當我們積累了充足的數據和計算能力，足以讓神經網絡運行時，機器學習工程師這一職業就此產生；而后，上述三種趨勢相互交匯融合，數據科學家的職業開始引人注目。...

編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）近日，一根“蘿卜”在網上激動起了千層浪。乘客、網約車出租車老司機們甚至為此開啟了“吐槽”模式。首先本來是一張流傳出的網圖，畫面中顯示：武漢投入了1000多輛無人駕駛車，這種車非常便宜，6公里只收4元錢，7×24小時運行，幾個月訂單就超過了500萬單，被有乘客表示：都不需要考駕照了。當然圖中無人駕駛車的主角，就是這幾天大家熱議不斷的、百度旗下的蘿卜快跑。圖片此次熱...

《思考快與慢》中人類的兩種思考方式，屬實是被Meta給玩明白了。研究人員通過把AI的“慢思考”結果蒸餾進“快思考”，讓Llama2表現提升了257%，變得比GPT4還能打，同時還能降低推理成本。這里的快慢兩種思考方式，指的就是2002年諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼推廣的系統1和系統2——簡單說，系統1是簡單無意識的直覺，速度更快；系統2則是復雜有意識的推理，準確性更強。Meta所做的“蒸餾”，就是用系統2生成數據，然后對用...

一、概述title：Let’sVerifyStepbyStep論文地址：https:arxiv.orgabs2305.20050代碼：https:github.comopenaiprm800k1.1Motivation近期大模型的出現極大的提升了復雜問題的多步推理能力，例如可以通過逐步思考（CoT）改善推理任務，但是即使最先進的模型也會產生邏輯錯誤。如何訓練一個更好的rewardmodel，來做大模型的alignment對齊研究也是一個具有挑戰的問題。結果監督（只提供最終的結果作為監督信號）和過程監督（提供每...

一、編程輔助例子GitHubCopilot[1]基于OpenAI的Codex[2]模型（GPT3[3]的后代）實現，可以在代碼編寫的時候實時地提供代碼補全建議和注釋，并且在多個編輯器的插件市場都可以下載使用。不管是從Copilot官網上的例子，還是在互聯網上搜索關于Copilot的使用案例，你都可以發現它比一般的代碼補全工具更為先進和靈活，它不僅能補全代碼，更能創造代碼，通過理解使用者簡單的自然語言指令，它能夠按照這些指令直接構建代碼片段，并且...

大型語言模型（LLMs）如GPT4、Claude和Llama等已經展示了令人矚目的能力，這些模型不僅能夠生成流暢的文本，還能在各種任務中表現出色，如翻譯、摘要、問答等。盡管這些模型在許多方面表現出色，它們在邏輯推理，特別是條件推理和模態推理方面的能力仍然存在爭議。條件推理和模態推理是邏輯學和認知科學中的核心研究領域。條件推理，即“如果…那么…”的推理形式，是人類思維中最基本的邏輯結構之一。例如，“如果下雨，那么地...

了解小智的粉絲相信對ZhipuAI都不陌生，在往期LangChain教程里，小智已經通過GLM4的超強能力搭建了眾多的Agent智能體應用。最近AI又悄摸上線了GLM4AlltoolsAPI能力，今天我就帶大家來盤一盤！GLM4更新了什么？老規矩，先放大綱，帶大家看看GLM4AlltoolsAPI更新了哪些功能。如圖所示，以下就是Alltools所有新增的能力。我將其分為了四塊，一站式檢索，一站式智能編程，企業私域增強，多模態四個部分。想要用上這些新的功能也十分...

Transformer在時間序列中已經應用比較廣泛。但是最近一些針對Transformer的研究工作指出，Transformer的selfattention機制在建模序列數據時，比較傾向于學習低頻的信息，而忽略了高頻信息，造成頻率偏差問題，影響了預測效果。在時間序列預測中，這個問題也存在，為了解決這個問題，在KDD2024上，大阪大學發表了一篇相關工作Fredformer，對Transfomrer在時間序列預測中的這種問題進行了解決。論文標題：Fredformer:FrequencyDeb...

當下，以ChatGPT為代表的大模型AI應用都采用對話式的交互形態。各種各樣的應用都被改造成自然對話的方式，LUI以及對話式的交互形態儼然已經成了是不是一個AI應用的標志。那么，LUI就一定是最佳的形態嗎？不一定，不可否認聊天的方式與大模型交互非常的自然，門檻也足夠低，這對于一些目標清晰，步驟簡單的任務非常有效。但是，遇到了一些復雜的，難以通過簡單語言表達的復雜任務就很困難，想象一下，通過對話，讓大模型生成一個...

本文介紹了使用FastAPI和Docker生成一個隨時可用的HuggingFace模型。?想象一下，利用HuggingFace模型來確定評論的情緒。在過去，第一步是制作這樣一個模型，并確保它正常工作。然而，今天的預訓練模型讓我們只需花很少的精力，就能準備好這樣的大語言模型(LLM)。一旦我們準備好使用這個模型，主要目標是讓公司的同事能夠使用這個模型，而不需要下載或從頭開始實現它。為此，我們將創建一個端點API，使用戶能夠獨立地調用和使用...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2407.07614github鏈接：https:github.comfusiming3MARS亮點直擊MARS，一個從自回歸預訓練LLM中改編而來的創新框架，專用于文本到圖像（T2I）生成任務。為了確保保留NLP能力，同時為模型配備先進的視覺生成和理解能力，設計了一個名為SemVIE的模塊，該模塊在預訓練LLM的注意力塊中添加了并行的視覺專家。MARS放大了自回歸方法在T2I生成和聯合圖像文本合成中的靈活性，并具有擴展到任何任務的潛力。...

“監督學習，無監督學習與神經網絡既有聯系，又有區別”在學習機器學習的過程中，監督學習，無監督學習和深度學習是我們經常碰到幾個名詞。但很多人弄明白它們之間的關系，也不知道它們都能解決什么問題。01、什么是監督學習，無監督學習和深度學習？機器學習是實現人工智能的一種方式，今天只從機器學習的角度來討論監督學習，無監督學習和深度學習的關系。簡單來說，機器學習從學習方式來說，分為監督學習，無監督學習，半監...

原文題目：ThePowerofScaleforParameterEffificientPromptTuning，規模的力量：參數高效的提示調整摘要:在這項工作中，我們探索了“提示調整”（prompttuning），這是一種簡單但有效的機制，用于學習“軟提示”（softprompts），以調節凍結的語言模型，使其執行特定的下游任務。與GPT3使用的離散文本提示不同，軟提示是通過反向傳播學習得到的，并且可以調整以納入任意數量的標記示例信號。我們的端到端學習方法在性能上大幅度...

?摘要——基礎模型，如大型語言模型（LLMs），可以在不進行任何任務特定的數據收集或模型訓練的情況下響應各種無格式查詢，為大規模電力系統的建模和運行創造了各種研究和應用機會。在本文中，我們概述了如何開發諸如GPT4之類的大型基礎模型，并討論了它們如何在具有挑戰性的電力和能源系統任務中發揮作用。我們首先通過驗證其在電力系統領域四個代表性任務中的性能來調查現有基礎模型的潛力，包括最優潮流（OPF）、電動汽車（...

摘要——大型語言模型（LLM）是人工智能（AI）領域的一項重大突破，并且在智能電網中的應用具有很大的潛力。然而，正如之前的文獻所示，AI技術容易受到各種類型的攻擊。因此，在將LLM部署到智能電網等關鍵基礎設施之前，研究和評估相關風險是至關重要的。本文系統評估了LLM的漏洞，并識別出兩種與智能電網LLM應用相關的主要攻擊類型，同時提出了相應的威脅模型。我們隨后使用真實的智能電網數據，對這些攻擊進行了驗證。驗證結...

作者DevinColdewey編譯伊風前OpenAI員工LeopoldAschenbrenner，最近在一檔播客中暗示OpenAI曾被黑客成功入侵。隨后，《紐約時報》對這次攻擊進行了更詳細的報道。2023年初，一名黑客成功入侵了OpenAI的內部通信系統，并進入了內部員工的在線社區，平臺中包含公司最新人工智能技術的討論。2023年4月，OpenAI的高管向員工和董事會披露了這一事件，但由于沒有客戶或合作伙伴的相關數據被泄露，OpenAI決定不將其公之于眾。領導層認...

在數據洪流不斷涌來的今天，如何高效且精準地從浩瀚的信息海洋中提煉出有價值的資訊，成為了自然語言處理領域待解決的關鍵問題。傳統的檢索增強生成（RAG）架構，以其獨特的檢索與生成結合的方式，在一定程度上滿足了這一需求，為信息處理帶來了便捷。然而，隨著應用場景的復雜化，傳統RAG在處理全局性、深層次語義信息上的局限性逐漸顯現。正是在這樣的背景下，微軟創新性地推出了GraphRAG（圖的檢索增強生成）架構，它不僅保...

大多數現有方法僅從檢索語料庫中檢索短的連續塊，限制了對整個文檔上下文的整體理解。RAPTOR（RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval）引入了一種新方法，即遞歸嵌入、聚類和總結文本塊，從下往上構建具有不同總結級別的樹。在推理時，RAPTOR模型從這棵樹中檢索，整合不同抽象級別的長文檔中的信息。RAPTOR（RecursiveAbstractiveProcessingforTreeOrganizedRetrieval）比傳統的檢索增強型LM性能與絕對準確...