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基于AG2+ChromaDB开发多代理RAG系统
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社区头条本文中，我们将介绍如何使用开源的AI多代理框架AG2和开源的向量数据库ChromaDB构建一个多代理RAG系统。引言近年来，检索增强生成（RAG）系统得到了迅速改进。理想情况下，我们可以将其演变划分为三个阶段。第一阶段，即在LLM出现之前，信息检索系统主要依赖于传统的搜索算法和索引技术。这些系统在理解上下文和生成类似人类的响应方面的能力是非常有限的。第二阶段，出现了LLM（大型语言模型）阶段，导致了剧烈的范式转变。现在...MASLLM大型语言模型国家队出手！DeepSeek上线国家超算互联网平台，免注册开箱即用！
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热门内容榜 • 最近上榜DeepSeek太火爆了！在这个春节档，直接成了全民热议的话题。DeepSeek也毫无悬念地干到了全球增速最快的AI应用。这几天，国内的云计算厂家都在支持DeepSeek的API调用。现在，国家队也出手了！超算互联网的官微一口气发了两条上新DeepSeek的公告——DeepSeekR1、V3、Coder等系列模型已陆续在国家超算互联网平台上线。目前，国家超算互联网平台已推出DeepSeek–R1模型的1.5B、7B、8B、14B版本，后续还会在近期更新32B、70B等版本。...DeepSeek互联网AI我们一起聊聊轴承故障特征—SHAP 模型 3D 可视化
前言本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，然后基于XGBoos模型介绍一种参数搜索策略，并通过SHAP模型可视化技术对结果进行分析。1.数据集和特征提取1.1数据集导入参考之前的文章，进行故障10分类的预处理，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：数据的读取形式以及预处理思路。1.2故障信号特征提取选择峭度、熵值、分形值、波形指标、频谱指标、频域指标、统计特征、振动特征等13种指标...SHAP模型可视化RAG圈的DeepSeek，中科院DeepRAG让大模型带着“思考”检索，性能提升21.99%
社区头条将推理与RAG相结合仍面临挑战，例如复杂查询需要多步分解，且LLMs难以生成精确的子查询，导致检索效率低下。人类思维过程与DeepRAG的对应关系。具体来说，检索叙事确保了结构化和自适应的检索流程，根据之前检索到的信息生成子查询，并且原子决策动态地决定是否检索外部知识，或者仅依赖于每个子查询的参数知识。中科院&中科大&腾讯微信AI部联合推出最新（2025.02）DeepRAG，让大型语言模型逐步推理检索：DeepRAG框架将检索增强...RAGDeepRAG大模型一文读懂 DeepSeek-V3 技术报告
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜2023年7月17日，DeepSeek正式成立，由幻方量化提供资金支持。梁文锋凭借其在金融和AI领域的深厚背景，带领团队开始探索生成式AI技术。同年11月2日，DeepSeek推出首款开源模型DeepSeekCoder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务，为AI领域的应用奠定了基础，直到2024年12月，DeepSeekV3的发布引发了行业震动和社会广泛关注，在他们的最新技术报告《DeepSeekV3技术报告》中，团队详细介绍了其最新成果——DeepSeek...DeepSeek-V3技术人工智能超越 RAG：构建增强而非替代思维的知识管理系统
随着人工智能（AI）和自动化技术的快速发展，我们进入了一个自动化知识时代。在这个时代，知识管理工具日益依赖AI技术来帮助用户整理、管理和处理大量的信息。然而，单纯依赖这些工具并不能完全解决知识管理中的所有问题。人类的洞察力、创造力和批判性思维在这个过程中依然至关重要。一、背景与挑战在知识管理领域，AI的应用越来越广泛。传统的RAG模型结合了检索和生成技术，通过检索大量数据来为生成提供上下文，从而实现更加...RAG管理系统DeepSeek简明解析，10分钟速通DeepSeekV1~V3核心技术点！
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜最近，DeepSeek在国际上很火，一方面其效果比肩非开源模型ChatGPT，另一方面其运行成本很低。可以说，DeepSeek是目前为止最先进的大模型之一。今天这篇文章，就带大家梳理一下从2024年至今DeepSeek发布的V1版本到V3版本的核心技术点，看看DeepSeek采用了哪些技术构建了最先进的大模型，每一次的升级基本都伴随着训练数据的优化、模型结构的升级、优化方式的更新。为了方便大家阅读，本文会用比较简洁的语言进行主要技术的介绍，...DeepSeekDeepSeekV1主模型Andrej Karpathy 提出"Vibe Coding":AI 时代的新型编程范式
OpenAI前研究员AndrejKarpathy最近提出了一个新颖的编程概念——"vibecoding"(氛围编程)。这是一种依托大语言模型(LLM)的全新编程方式,让开发者能以更轻松自然的方式完成编程任务。这种编程方式的核心在于完全沉浸于编程的“感觉”中，甚至忘记了代码的存在。vibecoding有以下特点：极简交互开发者只需通过语音或文字描述需求无需深入代码细节大量使用"AcceptAll"等快捷操作LLM驱动依托CursorComposer等AI编程工具结合SuperWhis...AI编程范式后DeepSeek时代，大模型领域如何开工大吉
这个春节是DeepSeek的狂欢节，从R1发布到席卷全球仅不到两周，霸占140多个国家AppStore下载排行榜榜首。今日节后第一天开工，几位朋友不约而同咨询我大模型未来走向，这里简单分享一下我的看法，抛砖引玉。总结一句话：大模型全栈都应围绕DeepSeek做生态重要的事情通常得说三遍，但这件事只需说一遍，却无比重要，攸关资金、人力、时间等资源投入和业务创新与价值产出。大模型全栈这是笔者整理的大模型全栈：芯片>编译器>设备>...DeepSeek大模型数学DeepSeek：AI浪潮中的创新先锋
在人工智能飞速发展的时代，DeepSeek异军突起，以一系列创新性的技术和成果，在全球AI领域掀起了波澜。作为一家备受瞩目的AI企业，它凭借独特的模型架构和先进的训练方法，为行业带来了新的活力与变革。一、技术基石：创新架构与训练方法DeepSeek模型以Transformer架构为基础，在这个经典架构上进行了一系列创新。例如，DeepSeekV2引入了MLA（MultiheadLatentAttention）架构，这种架构通过独特的注意力机制，大幅减少计算量和...DeepSeekAIDALL-E 3智能体互联网（Agentic Web）
1.引言随着大模型在多模态理解、逻辑推理等方面的进一步发展，Agent或将在2025年迎来大规模落地应用，替代人类自主解决越来越多的日常工作。人工智能（AI）专家普遍认为，2025年将是智能体（agent）爆发之年。2024年底，Gartner也将agenticAI列入了2025年十大技术趋势之一，并预测2028年将至少有15%的日常工作决策由agenticAI自主完成，而这一数字在2024年为0。在CES2025，黄仁勋也强调2025年Agent将会有许多商业化应用。本文从...智能体互联网Agent解锁AI自主学习的密码：Agentic设计模式全面解析
原创01、概述学习是人类不断进步的关键。那么，AI能像人类一样自学吗？随着技术的演进，这一问题的答案变得越来越清晰：AI确实能够自主学习。就像我们在学习C++、Java或Python时，从语法到实践需要不断练习、探索和改进，AI的成长过程也需要类似的迭代。今天，我们将以“Agentic设计模式”为核心，解读AI如何通过模仿人类的学习与推理方式，变得更加自主和高效。02、从AI训练到Agentic设计模式：学习的演化1）LLM的学习路径：从训练...AgenticAgent2025年的八大技术趋势
原创01、概述随着2025年的到来，我们站在科技加速发展与地缘政治冲突的交汇点上。创新正在以前所未有的速度推动社会进步，然而，这种进步既带来了机遇，也制造了巨大挑战——技术与人性的“好、坏与丑”同样浮出水面。2025注定是个分水岭——我们不仅面临技术的飞跃，还需直面由此带来的复杂问题。如何在这一年中适应、创新、监管，将决定未来十年的走向。下面我们将深入探讨2025年的8大技术趋势，看它们如何定义这个关键时刻。02、...技术趋势人形机器人人工智能代理架构：深入探讨
原创01、概述随着人工智能（AI）技术的飞速发展，一种名为AgenticAI（自主智能体AI）的新型架构正在悄然改变行业规则。它不仅让机器具备了感知、思考和行动的能力，还赋予了它们类似人类的自主行为。无论是自动驾驶汽车，还是智能客服机器人，AgenticAI的出现正在重塑我们的未来生活。那么，什么是AgenticAI？它如何运作？又能在哪些领域产生深远影响？今天，我们带你深入了解这个改变游戏规则的新技术。02、什么是AgenticAI？简单...人工智能Agentic AI分布式训练通信优化，重叠通信，参数子集同步，低精度外梯度量化
研究背景与意义研究背景：随着大规模语言模型（LLMs）的迅速发展，训练这些模型所需的计算资源和带宽需求也随之增加。传统的分布式训练方法面临着设备协同和通信延迟等挑战，这使得在数千个加速器上进行有效训练变得复杂。研究意义：本文提出的StreamingDiLoCo方法，旨在通过放宽设备协同的要求，降低训练过程中的带宽需求，从而提高训练效率。这一方法的成功实施将为分布式训练提供新的思路，助力在有限的带宽条件下实现大规模...分布式训练通信RecKG: 面向推荐系统的标准化知识图谱研究与实现
研究背景与意义在当前推荐系统研究领域中,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种强大的数据集成和表示工具,已经被广泛应用于解决数据稀疏性和可解释性等问题。然而,不同推荐系统之间知识图谱的异构性和集成问题仍然是一个亟待解决的挑战。本文提出了RecKG(RecommendersystemKnowledgeGraph),一个专门面向推荐系统的标准化知识图谱框架,旨在实现异构推荐系统之间的无缝集成和互操作。核心创新点标准化知识图谱设计提出了专门针对...RecKG推荐系统图谱机器学习|从0开始大模型之模型DPO训练
1、为什么需要DPORafailov等人在2023年发表了一篇论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》，该论文提出了一种新的训练方法，称为直接偏好优化（DPO），该论文介绍：虽然大规模无监督语言模型(LM)可以学习广泛的世界知识和一些推理技能，但由于其训练完全无监督，因此很难精确控制其行为。现有的获得这种可控性的方法是收集模型生成相对质量的人类标签，并微调无监督语言模型以符合这些偏...机器学习大模型DPO智能体变革软件应用，AI Agent带来的软件行业发展新机会
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜在数字化转型的浪潮中，传统软件厂商正面临着前所未有的挑战。新的技术、商业模式和竞争对手不断涌现，对传统软件厂商的生存空间构成了巨大威胁。然而，每一次技术革新和行业变革都蕴含着新的机遇。对于传统软件厂商而言，如何敏锐地捕捉这些机遇，实现自我转型与升级，成为决定其未来发展的关键因素。如今，AIAgent技术的兴起，为传统软件厂商带来了全新的发展契机，有望助力它们突破发展瓶颈，重塑竞争力。观研报告网发布的《...AIAgent智能体DeepSeek-R1：通过强化学习激发大语言模型的推理潜能
精华 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜在本文中，我们将深入探索DeepSeekR1背后的前沿进展与创新方法。这一成果作为提升大语言模型（LLMs）推理能力的卓越方案，融合了强化学习（RL）等前沿技术，不仅革新了模型训练范式，还为行业发展开辟了新方向。接下来，让我们一同揭开DeepSeekR1的神秘面纱，探寻其引领AI推理领域变革的核心力量。来源：DeepSeekAI随着强化学习（RL）技术的兴起，提升大语言模型（LLM）推理能力的探索取得了重大突破。本文将深入剖析DeepSeekZe...DeepSeek-R1大语言模型探析可解释人工智能 (XAI) 方法在 GDPR 合规性中的应用
1.引言人工智能(AI)正迅速渗透到我们生活的方方面面，并在各个领域展现出巨大的潜力。尤其是在信贷、住房和医疗等高风险领域，AI驱动的自动化决策(ADM)系统正发挥着越来越重要的作用。这些系统能够高效地处理海量数据，并根据预设算法做出决策，从而提高效率、降低成本。然而，ADM系统的广泛应用也引发了人们对其透明度和问责制的担忧。由于许多ADM系统基于复杂的机器学习模型，例如深度神经网络，其决策过程往往难以理解，甚至...人工智能XAI应用
