隨著大模型（LLM）的廣泛應用，檢索增強生成（RAG）技術作為一種創新架構，因其在結合外部知識庫和生成模型方面的卓越表現而備受關注。RAG技術通過將LLM與結構化或非結構化的外部數據源相結合，顯著提升了生成內容的準確性、相關性和可信度。第一、RAG的優勢RAG技術在多個領域表現出色，尤其是在聊天機器人、知識密集型任務和企業應用中。通過檢索外部知識庫，RAG能夠為LLM提供更豐富的上下文信息，從而生成更準確、更相關的內...

在當今信息爆炸的時代，如何從海量數據中快速、準確地獲取所需信息，成為了一個亟待解決的問題。而RetrievalAugmentedGeneration（RAG）模型的出現，就像為信息檢索和生成插上了翅膀。它就像一位記者，在撰寫報道時不僅依賴記憶，還會深入檔案庫查找資料、核實事實，從而讓內容更加準確、有說服力。而在這個過程中，選擇合適的嵌入方法（embedding）就如同為記者配備了強大的“搜索引擎”，能夠幫助模型更高效地檢索和排序相關...

在人工智能領域，中國又一次讓世界矚目！百度，這家在AI領域深耕多年的中國科技巨頭，最近推出了兩款大型語言模型——ERNIE4.5和X1，引發了行業的巨大震動。據稱，這兩款模型不僅在性能上超越了目前OpenAI最新的GPT4.5，而且在成本上更是遠低于DeepSeekR1。這聽起來簡直不可思議——如此高質量的AI模型，卻只需要極低的使用成本。今天，就讓我們深入探討一下ERNIE4.5和X1，看看它們在基準測試中的表現，以及在現實應用中的實際...

引言：人工智能的新風向在當今快速發展的人工智能領域，多模態生成式人工智能正以其獨特的魅力和巨大的潛力，引領著人工智能的變革潮流。生成式人工智能的創新，尤其是在跨多種模態進行操作的能力，正深刻地改變著我們生產文本、圖像、視頻和音頻內容的方式。以往的人工智能系統往往只能執行特定任務，并且局限于單一模態，也就是所謂的單模態人工智能。比如，基于文本的模型只能生成書面內容，圖像模型則僅能創建視覺元素。而...

編者按：為什么說DeepSeekMoE的“共享專家隔離”設計，既能保留通用知識又能減少冗余？傳統MoE的專家真的“專精”嗎？傳統MoE專家易“崩潰”，DeepSeekMoE如何通過“更細粒度的專家分割”讓每個專家專注更小領域，解決負載不均衡問題？作者巧妙地用餐廳廚師的比喻，將抽象的技術概念形象化——是聘用一位熟悉多種菜系的廚師，還是聘用多位各有專長的廚師更明智？隨后，文章深入剖析了DeepSeekMoE的兩大創新：更細粒度的專家分割...

前幾天《人人都會做智能體》社區的成員提問，OA請假可以用智能體實現嗎？我第一反應是這種問題有點太簡單了，但是轉念一想，越是這種簡單的任務，反而更有科普價值，因為很多人還沒深入了解過智能體（Agent）到底是什么，我不能先入為主的將其定義為沒有必要的簡單。想了解智能體是什么，可以先看我之前的這篇文章。【人人都會做智能體】Agent是什么,簡單中等復雜商用的智能體又是什么所以今天我們一起來實現一個基于對話流的請...

今天我將開啟《人人都會做智能體》公開課的第1節課。《人人都會做智能體》公開課以智能體的小白科普和初級制作為目標，將從智能體基礎認知（LLM+RAG+WorkFlow+Agent）、智能體拆解復原、開發環境部署、智能體項目實戰等幾個部分，按照學習習慣，迭代式遞進式的，采用圖文結合的方式，循序漸進帶領大家一步步掌握智能體制作的方法、技巧和經驗。智能體項目實戰部分，現在初步定了兩個，我之前的文章已經開始寫了。一個是長篇圖文...

大語言模型（LLM）正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。“awesomellmapps”這個精心策劃的倉庫，為開發者和研究者們提供了豐富多樣的大語言模型應用示例。1.倉庫概述“awesomellmapps”是一個匯聚了眾多使用檢索增強生成（RAG）和人工智能代理構建的大語言模型應用程序的倉庫。它涵蓋了多種基于不同大語言模型構建的應用，包括OpenAI、Anthropic、Google的模型，以及DeepSeek、Qwen、Llama等開源模型，并且用戶可以...

摘要雖然大型語言模型（LLMs）在診斷對話中顯示出潛力，但它們在有效管理推理方面的能力——包括疾病進展、治療反應和安全藥物處方——仍有待進一步探索。我們通過一種新的基于LLMs的代理系統推進了之前展示的ArticulateMedicalIntelligenceExplorer（AMIE）的診斷能力，該系統針對臨床管理和對話進行了優化，整合了對疾病演變、多次患者就診經歷、治療反應以及藥物處方專業能力的推理。AMIE在權威臨床知識的基礎上進行推理，利...

金融市場復雜且動態，受經濟指標、地緣政治事件和投資者行為的影響，傳統線性分析方法難以捕捉其非線性特征。傳統統計方法（如CAPM、ARIMA）無法有效利用非結構化數據（如新聞、經濟報告）進行分析和預測。本文提出FinArena框架，結合人機協作以改善股票趨勢預測和個性化投資決策。人模塊通過交互界面捕捉個體風險偏好，制定個性化投資策略。機器模塊利用基于大型語言模型的多代理系統整合多種金融數據源。FinArena在股票趨勢預...

自動化漏洞修復已經從簡單的基于模板的方法發展到由LLM、代理、無代理和RAG范例驅動的復雜AI系統。如果你有軟件開發經驗，就會知道調試通常是工作中最耗時且最令人沮喪的部分。試想一下，如果人工智能可以幫你處理這些煩人的漏洞呢？自動化程序修復（AutomatedProgramRepair，APR）的最新進展使這一目標日益成為現實。接下來，就讓我們來探索一下這項技術是如何發展的，以及它的發展方向吧。基礎：傳統的漏洞修復方法早期的自動...

AI系統正逐步獲得在現實世界中獨立行動的能力。過去一年，我們在推理、計算機控制和記憶系統方面取得了重大進展，這些技術推動了這一轉變。本文分析了這些發展的技術基礎、不同領域中AIAgent的現狀，以及確保其可靠性所需的基礎設施。我們將探討推動這一變革的技術進步，以及尚待解決的挑戰。第一部分：巨大的轉變——從模型到Agent2024年，我們見證了AIAgent關鍵能力的崛起。OpenAI的o1和o3模型表明，機器可以分解復雜任務。Cl...

在數字內容創作井噴式發展的今天，從影視特效到工業仿真，從元宇宙體驗到建筑設計，實時渲染技術已成為數字世界的"造物主之筆"。當傳統本地渲染仍在與高性能硬件、復雜部署流程作斗爭時，實時云渲染技術正以摧枯拉朽之勢重構整個產業生態。這項將GPU算力與云計算深度融合的技術，不僅突破了物理設備的桎梏，更開啟了"云端創作、終端交互"的新紀元。一、算力解放：從笨重設備到萬物互聯的進化傳統本地渲染的硬件桎梏令人窒息：一...

循環神經網絡（RNN）是一類能夠處理序列數據的神經網絡，它在處理自然語言處理、語音識別、時間序列分析等任務中表現出色。RNN的獨特之處在于它能夠捕捉序列中的時間依賴關系，這使得它與傳統的前饋神經網絡（如MLP）有著顯著的不同。RNN的基本原理在標準的前饋神經網絡中，輸入和輸出之間的映射是靜態的：輸入通過一組層的線性變換和非線性激活函數，然后生成輸出。而RNN引入了循環的概念：在處理序列數據時，RNN不僅考慮當前...

LLM代理正變得越來越普遍，似乎取代了我們熟悉的“常規”對話式LLM。這些令人難以置信的功能并不容易創建，需要許多組件協同工作。本文中提供了60多個自定義視覺對象，您將探索LLM代理領域、它們的主要組件，并探索多代理框架。什么是LLM代理要了解什么是LLM代理，讓我們首先探索LLM的基本功能。傳統上，LLM只做下一個標記預測。通過連續對許多tokens進行采樣，我們可以模擬對話并使用LLM為我們的查詢提供更廣泛的答案。然而，...

DeepSeekR1、OpenAIo3mini和GoogleGemini2.0FlashThinking是通過“推理”框架將LLMs擴展到新高度的典范。它們標志著從擴展訓練時計算轉變為擴展測試時計算的范式轉變。在這篇文章中，有超過40個自定義視覺效果，你將探索推理領域、測試時計算，并深入研究DeepSeekR1。什么是推理LLMs？與常規的LLMs相比，推理LLMs通常會在回答給定問題之前將問題分解為更小的步驟（通常稱為推理步驟或思維過程）。那么，“思考過程”、“推理步...

AIAgent越來越為人們熟知，我們熟悉的那種對話式大模型，正在慢慢淡出視野。但這些Agent所包含的復雜功能，往往需要許多組件模塊協同工作。問題來了，什么是Agent？傳統意義上，LLM是一個概率預測模型，用于預測下一個token產生的概率。通過連續對tokens進行采樣，我們就可以模擬與LLM進行對話，使用LLM輔助查詢更多信息，為我們提供更廣泛的答案。然而，任何LLM都會在我們對話的過程中，暴露出它的缺點：沒有記憶能力，記不住...

OpenAI昨晚宣布推出其最新的預訓練模型GPT4.5，這是一款在規模和知識水平上均達到新高度的產品，被OpenAI譽為其“迄今為止最大、知識最淵博的模型”，標志著無監督學習的又一次重大飛躍。GPT4.5目前作為研究預覽版，向ChatGPTPro用戶和開發者開放，預計下周將向Plus用戶和其他用戶開放。核心更新與特點預訓練規模顯著提升：GPT4.5的預訓練計算規模大約是GPT4的10倍，帶來性能的全面提升。在性能甚至超過了一些推理模型，如gemin...

2月28日OpenAI發布了GPT4.5，OpenAI稱這是其迄今為止最大的預訓練模型。我有點期待GPT4.5會帶來令人振奮的突破。然而，從官方披露的信息以及實際表現來看，GPT4.5沒有展現出超越前代模型的顯著優勢。有點“強弩之末”的感覺。可能再次驗證了業界比較廣泛的認知：“單純擴大模型參數規模，對性能提升的邊際效應正在遞減”。接下來分幾個章節，談談我的感受。期待與現實的落差GPT4.5被OpenAI定位為“ourlargestandbestmodelforcha...

01、概述隨著技術的不斷進步，我們迎來了GPT4.5的研究預覽版。這是OpenAI推出的最強大的聊天模型之一，相比于之前的版本，GPT4.5在多個方面都有顯著的提升。它不僅在預訓練和后訓練上進行了更深的擴展，而且在“情商”方面的表現也大幅度提高。今天，讓我們一起探討GPT4.5的創新亮點，以及它如何改變我們與AI互動的方式。02、什么是GPT4.5？GPT4.5代表了自然語言處理技術的又一次飛躍，它的能力主要體現在兩個方面：無監督學習...