前言2025年1月9日–加利福尼亞州門洛帕克–世界上最大的開放網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜創(chuàng)建者Diffbot宣布推出其第一個(gè)大型語言模型（LLM），這是迄今為止世界上最基于事實(shí)的AI語言模型。利用Diffbot專有的知識(shí)圖譜（包括超過100億個(gè)實(shí)體和來自開放網(wǎng)絡(luò)的超過1萬億個(gè)結(jié)構(gòu)化事實(shí)），新模型在事實(shí)可靠性和領(lǐng)域覆蓋率方面超過了目前所有可用的LLM。當(dāng)前前沿的LLM方法通過擴(kuò)大模型的大小來減少不良響應(yīng)（又名“幻覺”），使其代表更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，...

?摘要基于大型語言模型的自主代理在量化投資等專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)，尤其是構(gòu)建和整合領(lǐng)域特定知識(shí)庫(kù)。本文提出一個(gè)兩層循環(huán)的框架：內(nèi)層循環(huán)通過知識(shí)庫(kù)優(yōu)化響應(yīng)，外層循環(huán)在真實(shí)場(chǎng)景中測(cè)試響應(yīng)并自動(dòng)增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)。該方法使代理能夠逐步接近最優(yōu)行為，并具備可證明的效率。通過名為QuantAgent的自主代理實(shí)例化該框架，展示其在挖掘交易信號(hào)和提高金融預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面的能力。簡(jiǎn)介大型語言模型（LLMs）推動(dòng)了自主智能體的發(fā)展...

LLMReasoner是一個(gè)庫(kù)，它讓任何LLM（大模型）都能像OpenAIo1和DeepSeekR1一樣深入思考。?主要特點(diǎn)??循序漸進(jìn)的推理：不再有黑箱答案！準(zhǔn)確了解LLM是如何思考的，類似于O1的系統(tǒng)方法??實(shí)時(shí)進(jìn)度：通過流暢的動(dòng)畫觀看推理的展開??多提供商支持：與LiteLLM支持的所有提供商兼容??精美的UI：一個(gè)漂亮的Streamlit界面可供使用???高級(jí)用戶CLI：無縫嵌入你的代碼??信心跟蹤：了解LLM對(duì)每個(gè)步驟的確定程度??快速開始首先安裝：pipinsta...

編輯言征全球約90%的組織數(shù)據(jù)以文檔形式存儲(chǔ)，但大模型對(duì)于文檔的理解能力還有一塊拼圖有待完整：多模態(tài)文檔的理解性能還做得不夠。今天凌晨，低調(diào)了許久的歐洲AI公司Mistral冷不防推出了一款新作——MistralOCR。MistralOCR是一款專供OCR的API，它為復(fù)雜文檔理解設(shè)定了新的標(biāo)準(zhǔn)。與其他模型不同，MistralOCR能夠以前所未有的準(zhǔn)確性和認(rèn)知能力理解文檔中的每個(gè)元素——媒體、文本、表格和公式。它接受圖像和PDF作為輸入，并提取...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）上周四，一款非常令人迷惑不解的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品，只用了一天時(shí)間，就把“封神”和“打臉”兩種滋味都嘗了個(gè)遍。這款號(hào)稱全球首個(gè)“通用代理”人工智能平臺(tái)，于上周預(yù)覽推出，其引發(fā)的關(guān)注度席卷了整個(gè)技術(shù)圈。HuggingFace的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人稱Manus是“我嘗試過的最令人印象深刻的人工智能工具”。人工智能政策研究員DeanBall將Manus描述為“使用人工智能的最復(fù)雜的計(jì)算機(jī)”。不過很快就有人就質(zhì)疑Ma...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2503.03651Git鏈接：https:github.comshowlabDoraCycle亮點(diǎn)直擊無配對(duì)數(shù)據(jù)的領(lǐng)域適應(yīng)：DoraCycle通過循環(huán)一致性學(xué)習(xí)，首次實(shí)現(xiàn)了僅使用無配對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行生成模型的領(lǐng)域適應(yīng)，顯著降低了數(shù)據(jù)獲取成本。跨模態(tài)對(duì)齊的自監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過雙向映射和同一模態(tài)內(nèi)的損失計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了視覺和語言之間的跨模態(tài)對(duì)齊，無需成對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)督。訓(xùn)練穩(wěn)定性增強(qiáng)：引入EMA模型和梯度裁剪技術(shù)，解決了多步推理中的梯度爆炸問題...

Code：??https:github.comModalMindsMMEUREKA???Model：??https:huggingface.coFanqingMMMEurekaZero38B?????https:huggingface.coFanqingMMMEureka8B??Dataset：??https:huggingface.codatasetsFanqingMMMEurekaDataset??WhyWeDO？目前的研究大多未能在多模態(tài)環(huán)境中復(fù)現(xiàn)DeepSeekR1的關(guān)鍵特性，如回答長(zhǎng)度的穩(wěn)定增長(zhǎng)和準(zhǔn)確率獎(jiǎng)勵(lì)。例如，R1V僅在簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)任務(wù)上有所改進(jìn)，但未能復(fù)現(xiàn)回答長(zhǎng)度增長(zhǎng)和"頓悟時(shí)刻"...

福布斯官網(wǎng)消息，中國(guó)AI初創(chuàng)企業(yè)Manus發(fā)布了，全球首個(gè)完全自主通用AIAgent，徹底改變一切。Manus與傳統(tǒng)人機(jī)協(xié)作模式的智能體有很大不同，是完全自主自動(dòng)化執(zhí)行任務(wù)，例如，想讓Manus幫你在巴黎找一套公寓，它會(huì)考慮周邊犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、租金趨勢(shì)、房間大小、天氣等情況，然后根據(jù)你的詳細(xì)要求，找出最符合標(biāo)準(zhǔn)的房產(chǎn)信息。根據(jù)Manus公布的通用測(cè)試平臺(tái)GAIA數(shù)據(jù)顯示，Manus在1級(jí)、2級(jí)、3級(jí)通用任務(wù)上，全部大幅度超過了OpenAI發(fā)布...

編者按：提到DeepSeek，大家可能更熟悉R1模型——這款以低成本、高性能和開源特性顛覆行業(yè)的語言模型，而今天這篇文章介紹的DeepSeekJanusPro，通過創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，在性能上超越了同領(lǐng)域的眾多頂尖專用模型（JanusPro7B在圖像理解和圖像生成兩方面都超越了LLaVA、Dalle3和SDXL這樣的主流選手）。本文深入解析了JanusPro的技術(shù)細(xì)節(jié)，從其核心設(shè)計(jì)原則到具體的圖像編碼器選擇，再到訓(xùn)練過程的三個(gè)階段，全面展示了JanusPro如何通...

01、概述在當(dāng)今這個(gè)充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的時(shí)代，許多復(fù)雜問題似乎已經(jīng)超出了單一解決方案的范疇。但想象一下，如果我們將一群智能的“大腦”組合在一起，讓它們相互協(xié)作、思考并適應(yīng)環(huán)境，共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，那會(huì)怎樣？多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystem，簡(jiǎn)稱MAS）正是基于這種理念，它通過讓獨(dú)立的智能體協(xié)同工作，為我們帶來了全新的視角和可能性。從優(yōu)化智能城市的交通流量、協(xié)調(diào)自動(dòng)駕駛車隊(duì)，到優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、提升醫(yī)療決策水平，這...

01、概述近年來，自然語言處理（NLP）技術(shù)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但即便是當(dāng)前最先進(jìn)的大型語言模型，在面對(duì)復(fù)雜數(shù)學(xué)推理和精細(xì)編程任務(wù)時(shí)，依然會(huì)遇到不小的挑戰(zhàn)。許多AI系統(tǒng)在處理多步邏輯推理時(shí)表現(xiàn)不佳，甚至難以跳脫訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限，無法真正做到廣泛泛化。此外，常識(shí)推理能力的不足，也使得AI在實(shí)際應(yīng)用中受到一定限制。因此，研究人員一直在探索一種透明、可擴(kuò)展的解決方案，以提升AI的推理能力，同時(shí)鼓勵(lì)社區(qū)協(xié)作與持續(xù)優(yōu)化。...

01、概述在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能早已告別簡(jiǎn)單的規(guī)則系統(tǒng)，搖身一變成為能處理復(fù)雜任務(wù)的智能強(qiáng)者。在這一變革浪潮中，“AIAgents”和“AgenticAI”這兩個(gè)術(shù)語頻繁闖入我們的視野。盡管乍看之下，它們似乎差不多，但實(shí)際上，它們代表著構(gòu)建智能系統(tǒng)的不同路徑。今天，就讓我們一起深入探究AIAgents和AgenticAI之間的差異，從定義、架構(gòu)，到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，以及它們?cè)诙嘀悄荏w系統(tǒng)和人機(jī)協(xié)作中的角色，全方位解鎖其中奧秘...

隨著AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，銀行欺詐檢測(cè)能力也迎來了顯著進(jìn)步。然而，欺詐判決的可解釋性仍是一大現(xiàn)實(shí)難題——即怎樣證明某筆交易因何被標(biāo)記為欺詐？本文將探討DeepSeekAI如何通過以下方式增強(qiáng)欺詐預(yù)防能力：使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行AI驅(qū)動(dòng)的欺詐檢測(cè)使用SHAP與LIME實(shí)現(xiàn)AI可解釋性使用Streamlit與Tableau建立實(shí)時(shí)儀表板欺詐檢測(cè)模型比較流程圖、圖表與可視化技術(shù)銀行欺詐檢測(cè)：AI為何意義重大？銀行欺詐可分為：信用卡欺詐：使用被...

為什么寫這篇文章，因?yàn)橐娺^太多人，在復(fù)制大模型回答的時(shí)候，連格式都沒有調(diào)一下，而是直接就用了。每次看到下圖這樣的格式，出現(xiàn)在正式的文件或者報(bào)告中，竟有點(diǎn)忍俊不禁。再就是不懂編程的小白，想做好智能體應(yīng)用開發(fā)，即使是像Coze這種低代碼平臺(tái)，也必須懂的Markdown語言，不然無法輸出排版精美的文檔。Markdown是什么？Markdown是一種輕量級(jí)標(biāo)記語言，由JohnGruber于2004年創(chuàng)建。它使用純文本格式編寫文檔，然后轉(zhuǎn)換成有...

想象一下，你走進(jìn)一家高檔餐廳。你不需要自己跑到廚房做菜，只需告訴服務(wù)員："我想要一份香煎三文魚，七分熟，配蘆筍和檸檬汁。"服務(wù)員將你的需求準(zhǔn)確傳達(dá)給廚師，廚師完成烹飪后，服務(wù)員再把美食送到你面前。FunctionCall就是大模型的"服務(wù)員"，它能夠：理解用戶需求將需求轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)調(diào)用調(diào)用外部工具或API將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶簡(jiǎn)單來說，F(xiàn)unctionCall使得大模型能夠"召喚"外部功能來完成自己不擅長(zhǎng)的任務(wù)。FunctionCa...

今天手把手教大家使用AI編程工具Trae+Dify構(gòu)建一個(gè)能根據(jù)大模型對(duì)話處理Excel的智能體。當(dāng)然，全程下來10分鐘是不可能的，代碼確實(shí)是Trae幾分鐘就生成的，但是我調(diào)Bug就花了2個(gè)小時(shí)啊！本來還想加上Pyecharts數(shù)據(jù)可視化部分，但是一口氣吃成胖子也不好，先做個(gè)簡(jiǎn)單的吧。話不多說，我們擼起袖子開干。打開國(guó)內(nèi)最新版的AI編程工具Trae（字節(jié)能不能給我點(diǎn)廣告費(fèi)，這個(gè)編程工具其實(shí)也讓人頭疼），在新建Builder地方，輸入下面的提...

我們都知道，對(duì)于RAG（檢索增強(qiáng)生成）的項(xiàng)目來說，構(gòu)建知識(shí)庫(kù)的過程常常包含文檔的解析。文檔的解析效果直接影響到知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量，進(jìn)而影響問答系統(tǒng)的質(zhì)量。因此，一款好的PDF解析工具對(duì)于RAG項(xiàng)目的成功至關(guān)重要。今天，向大家推薦一款由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室打造的智能文檔處理工具——MinerU。這款工具剛剛完成了新年大升級(jí)，在GitHub上已經(jīng)獲得了超過2.5萬星標(biāo)，甚至連谷歌工程師都在安利！獲取MinerUMinerU官網(wǎng)：https:mineru....

最近，銷售團(tuán)隊(duì)頻繁反饋一個(gè)問題：在給客戶演示時(shí)，我們的AI系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)爬蟲表現(xiàn)不佳，輸入客戶的網(wǎng)頁(yè)地址后，往往什么都抓取不到，導(dǎo)致知識(shí)庫(kù)無法更新。作為技術(shù)負(fù)責(zé)人，我一開始也有些頭疼，畢竟我對(duì)爬蟲的了解還停留在Scrapy和Selenium的時(shí)代，覺得這些工具既復(fù)雜又耗時(shí)，于是干脆拒絕了銷售的需求。銷售團(tuán)隊(duì)一度認(rèn)為我們的爬蟲功能“雞肋”，直到我發(fā)現(xiàn)了這款好用的爬蟲工具——Crawl4AI。自從用上Crawl4AI，銷售團(tuán)隊(duì)反饋說...

“數(shù)據(jù)預(yù)處理是一項(xiàng)復(fù)雜且重要的過程，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心工作之一。”在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，有幾個(gè)比較重要的環(huán)節(jié)，其中就有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)；但在此之前還有一個(gè)很重要的功能就是數(shù)據(jù)集的整理；一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)。但怎么才能打造一個(gè)合格的數(shù)據(jù)集，以及怎么打造一個(gè)合格的數(shù)據(jù)集？而這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)處理部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理不論是在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，亦或者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型領(lǐng)域；數(shù)據(jù)處理都...

作為高度顛覆性的生成式人工智能(GenAI)技術(shù)的技術(shù)支柱，基礎(chǔ)模型(FMs)已獲得了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。特別是，大型語言模型(LLMs)的出現(xiàn)，它們?cè)诶斫夂蜕深惾送评砗蛢?nèi)容方面表現(xiàn)出色，催生了大量使用語言模型的各種下游任務(wù)。隨后，基于FM的自主Agent的開發(fā)越來越受到關(guān)注，例如AutoGPT和BabyAGI，它們可以主動(dòng)、自主地追求用戶目標(biāo)。盡管當(dāng)前研究者在AIAgent領(lǐng)域投入了巨大努力，但從業(yè)者在構(gòu)建和實(shí)施基于基礎(chǔ)模型（Fou...