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艾伦人工智能研究所 (AI2) 发布 OLMo 2：在多达 5T 代币上训练的新系列开源 7B 和 13B 语言模型
原创 精华01、概述在人工智能的世界里，语言模型的发展无疑是最令人瞩目的领域之一。这些模型不仅在机器翻译、内容生成和对话式AI应用中扮演着关键角色，而且它们的发展速度和影响力正以前所未有的速度增长。今天，我们就来聊聊这个领域最新的突破——OLMo2，一个由艾伦人工智能研究所（AllenInstituteforAI）推出的开源语言模型家族，它们正在重新定义开源AI的边界。02、语言模型的挑战与开源的重要性语言模型的发展一直面临着一个难题...大语言模型Claude的MCP（模型上下文协议）简介
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热门内容榜 • 最近上榜01、概述随着人工智能助手的广泛应用，我们已经见证了AI技术在推理和质量方面的飞速进展。然而，即便是最先进的AI模型，也面临着与数据源隔绝的问题——它们被信息孤岛和老旧的系统所限制。每一条新的数据源都需要定制化的集成，真正连接各类系统的难度不言而喻。为了解决这一问题，我们今天正式开源了模型上下文协议（MCP，ModelContextProtocol）。这一全新的标准为AI助手提供了一种简单而有效的方式，使其能够无缝连接各类数...模型上下文协议MCPNVIDIA AI 推出 Fugatto：一个 25 亿参数的音频模型，可从文本和音频输入生成音乐、语音和声音
原创 精华01、概述在音乐和声音的世界中，创作、编辑和转换音乐和声音一直是一项技术与创意并存的挑战。当前的AI模型往往在多样性上挣扎，它们擅长于狭窄的任务或缺乏有效泛化的能力。这限制了AI辅助制作的发展，并阻碍了创意的适应性。为了让AI真正为音乐和音频制作做出贡献，它必须具备多样性、作曲能力，并能响应创意提示，让艺术家能够创造出独特的声音。显然，我们需要一个能够驾驭音频和文本交互细节、执行创意转换并提供高质量输...Fugatto音频模型RARE: 提升LLM推理准确性和事实完整性的检索增强框架思路浅尝
原创MCTS&rStar蒙特卡洛树搜索（MCTS）蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种用于解决复杂决策问题的算法，常用于游戏等领域。它的基本思想是通过构建一棵搜索树并模拟各种可能的行动来估计每个行动的价值。MCTS的过程可以分为四个主要步骤：选择（Selection）：从根节点开始，根据某种策略（如UCT）遍历子节点，直到找到一个叶节点。UCT（UpperConfidenceBoundappliedonTrees）是一种平衡探索和利用的策略。扩展（Expansion）：在叶节点，...RAGLLM一文彻底搞懂深度学习 - Transformer
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜“聚是一团火”，在Transformer模型的孕育过程中，Google的Transformer八子凭借对技术的深度洞察与创新精神，巧妙地将复杂的自然语言处理（NLP）任务转化为基于注意力机制的计算框架，解决了长序列依赖问题。“散是满天星”，随着Transformer模型的广泛传播与应用，这群研究者们各自离开了Google，他们依然在不同的领域和团队中继续发挥着重要的作用。Transformer模型凭借其开创性的自注意力机制，在文本分类、机器翻译、情感分...深度学习时间序列模型的演变：人工智能引领新的预测时代
原创 社区头条我们正处于这样一个时代：大型基础模型（大规模通用神经网络以无监督的方式使用大量不同的数据进行预训练）彻底改变计算机视觉、自然语言处理以及最近的时间序列预测等领域。这种模型通过实现零样本预测来重塑时间序列预测领域，允许使用新的、未见过的数据进行预测，无需针对每个数据集进行重新训练。这一突破显著缩减了开发时间和成本，简化了为不同任务创建和微调模型的过程。机器学习方法在时间序列预测中的作用首次在M4和M...人工智能机器学习神经网络一文彻底搞懂机器学习 - 支持向量机（SVM）
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜SVM是一种强大的机器学习算法，适用于线性可分和线性不可分的数据分类问题，以及回归任务。通过构建最优超平面和最大化间隔，SVM能够实现高效且准确的分类和回归预测。线性SVM分类通过构建最优超平面最大化类别间隔实现数据分类；非线性SVM分类利用核函数将数据映射至高维特征空间以找到可分隔超平面进行分类；SVM回归则通过最优化超平面使数据点预测误差在给定范围内，实现回归预测。SVM一、线性SVM分类线性SVM（LinearSupport...机器学习支持向量机RPA和Agent智能体区别应用场景
原创 社区头条在当今快节奏的数字化时代，企业面临着日益复杂的业务流程和不断增长的效率挑战。而RPA，即机器人流程自动化，正以其强大的实力成为企业变革的关键驱动力。RPA是什么？和Agent什么关系？它就像是一位不知疲倦的数字员工，能够模拟人类在计算机上的操作，自动执行重复性、规律性的任务。从数据录入、文件处理到报表生成，RPA可以精准无误地完成各种繁琐工作，极大地提高工作效率，降低人力成本。RPA拥有诸多卓越特性。它具备高度...RPAAgent智能体怎么解决大模型知识库的检索问题，RAG检索增强之ReRank(重新排序)
原创“面临日益增长的海量数据，怎么高效和准确的检索数据一直是一个值得思考的问题”对大模型应用有所了解的人应该都知道RAG技术——检索增强，本公众号前前后后也写过好几次关于RAG的文章；但在实际的企业应用中，RAG还是面临着各种各样的问题，比如效率问题，准确度问题等等。这些问题虽然在一些应用场景中并没有什么影响，但在某些场景中却是不可接受的；因此就有很多人想方设法的优化RAG技术，比如使用更加高效和准确的检索算...RAGReRank算法大模型部署调用(vLLM+LangChain)
原创 热门内容榜 • 最近上榜前言在上一章【大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)】内容中主要了解一个大模型的训练过程，无论是第三方的大模型还是自研的大模型，都需要部署到服务端，提供对应API接口供上层应用使用。所以，本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架一般来说，大模型应用的整体结构可以划分为几个层次：模型层：功能：负责处理输入数据并生成输出。代表：BERT、GPT、Qwen2等等推理层：功能：将大模型部署到服...大模型codebook从崩溃到高效利用！南大&清华&腾讯联合打造IBQ：自回归生成最强视觉分词器
论文链接：https:arxiv.orgpdf2412.02692github链接：https:github.comTencentARCSEEDVoken亮点直击提出了一种简单而有效的向量量化方法，称为索引反向传播量化（IndexBackpropagationQuantization，IBQ），用于训练可扩展的视觉分词器。通过增加码本大小、编码维度和模型规模来研究IBQ的扩展特性。IBQ首次训练了一个超大码本（），具有大维度（256）和高使用率，实现了最先进的重建性能。展示了一系列从300M到2.1B的基础自回归...模型代码大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)
原创 热门内容榜 • 最近上榜前言本章我们将通过LLaMAFactory具体实践大模型训练的三个阶段，包括：预训练、监督微调和偏好纠正。大模型训练回顾训练目标训练一个医疗大模型训练过程实施准备训练框架LLaMAFactory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过WebUI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架，GitHub星标超过2万。运行环境要求•硬件：GPU：推荐使用24GB显存的显卡或者更高配置...大模型明白了！机器学习四大范式：监督学习、无监督学习、半监督学习和自监督学习
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜1、监督学习今天我们来聊聊机器学习中的那些“监督”的事儿。你知道吗？在机器学习的江湖里，有那么几种学习方式，它们各自有着不同的门派和绝学。咱们今天就先从“监督学习”开始说起。1.1来源与定义监督学习，这个名字听起来是不是有点像咱们上学时老师手把手教我们做题的感觉？其实，它的原理还真有点儿类似。在机器学习中，监督学习是一种需要“老师”（也就是我们人类）提供标准答案来训练模型的方法。这种学习方式最早可...机器学习算法SVM最新开源Auto-RAG：最低成本解决多跳问题
1.引言1.1RAG的局限与迭代检索的提出在知识密集型任务中，大语言模型（LLMs）的检索增强生成（RAG）虽应用广泛，能提升输出质量、减少幻觉，但仍存缺陷。比如，检索内容常含噪声，这会致使RAG系统性能下滑。复杂查询时，单次检索难以获取充足知识，进而阻碍RAG系统的广泛应用。为攻克这些难题，迭代检索应运而生，其持续更新检索结果，以契合生成进程里动态变化的信息需求。可现有的迭代检索方法多依赖少样本提示或手动构建规则...AutoRAG开源一文带你了解机器学习
一、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）的一部分，旨在让计算机能够从数据中学习，并在没有明确编程的情况下进行决策和预测。它的核心在于利用统计学和算法来发现数据中的模式，从而进行推断或预测。随着大数据和计算能力的增长，机器学习已经成为推动技术创新的关键力量。二、机器学习的历史与发展机器学习的概念可以追溯到20世纪50年代，最早的工作包括图灵测试和人工神经网络的初步探索。到了20...机器学习计算数据人工智能的未来——AI Agent和Agentic AI的区别与联系
原创“科学的本质就是怀疑一切”前几天有一个评论问我AIAgent和AgenticAI是否一样，有什么区别；当时看到这个问题就有点蒙，AIAgent我知道，但AgenticAI是什么，这个词还是第一次听说。所以这几天就趁着摸鱼时间看了一下AIAgent和AgenticAI的区别，也在这里简单记录一下，可能理解的并不是很准确，但就当自己的学习记录吧。AIAgent和AgenticAI的区别与联系说实话刚开始看到AgenticAI还是挺蒙的，这玩意和AIAgent是如此的相像，然后...AI AgentAgentic AILLM合集：港大利用GPT-4o生成QA对，打造大规模多模态视频思维链（COT）数据集
1.VideoEspresso:ALargeScaleChainofThoughtDatasetforFineGrainedVideoReasoningviaCoreFrameSelection大型视觉语言模型（LVLMs）的进步显著提升了多模态理解能力，但在视频推理任务中仍面临挑战，主要原因是高质量、大规模数据集的缺乏。现有的视频问答（VideoQA）数据集往往依赖于成本高昂且粒度不足的手动标注，或者使用会产生冗余帧分析的自动构建方法，这限制了它们在复杂推理任务中的可扩展性和有效性。为了解决这些挑战...LLMGPT-4oQA从0到1开发AI Agent（智能体）| LangChain 的快速入门
热门内容榜 • 最近上榜AIAgent，即人工智能代理，一般直接叫做智能体。是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。这些系统能够执行被动的任务，也能够主动寻找解决问题的方法，适应环境的变化，并在没有人类直接干预的情况下做出决策。基于大模型的AIAgent开发常用框架包括：LangChain、LlamaIndex、OpenAIAPI1.LangChain是什么？（示例代码基于v0.3版本）LangChain是一个开源框架，目标是将大模型与外部数据连接起来，以便开发者能够更快和更...AIAgentLangChain李飞飞的“空间魔术”：一张图生成可探索的3D世界
精华 热门内容榜 • 最近上榜一张图片能做什么？记录一刻的风景、定格一个瞬间，但如果告诉你它还能变成一个可以探索的3D世界呢？今天，李飞飞教授的创业公司WorldLabs正式发布了她的空间智能首个项目：仅凭一张图，AI就能生成一个实时交互的3D世界。这不仅是AI生成领域的一大进步，也直接引爆了科技圈——从普通网友到科技大佬，纷纷刷屏感慨“颠覆性”！AI的空间革命：生成的3D世界有多酷？WorldLabs的这项技术以深度学习和空间智能为基础，通过输入一张...3D世界AIVRChatGPT两年：一场技术革命的亲身体验
时光飞逝，转眼间ChatGPT已经陪伴我们两年了。这两年，AI技术如同一场席卷全球的革命，悄然改变着我们的工作和生活方式。今天，让我们一起回顾这段令人兴奋的旅程。本文写的都是ChatGPT，但实际上我目前最喜欢的大模型是Claude3.5Sonnet:)初识ChatGPT：开启智能新纪元还记得两年前，我怀着忐忑和好奇注册了ChatGPT账号。那是一个充满未知的开始，我开始尝试让AI说各种我想要的内容，让它写markdown，尝试突破chatgpt的限制让网...ChatGPTAI新产品
