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RAG升级二维战士！通义实验室放大招
📜摘要检索增强生成（RAG）在开放域问答任务中表现出色。然而，传统搜索引擎可能会检索浅层内容，限制了大型语言模型（LLM）处理复杂、多层次信息的能力。为了解决这个问题，我们引入了WebWalkerQA，一个旨在评估LLM执行网页遍历能力的基准。它评估LLM系统性地遍历网站子页面以获取对应信息的能力。同时我们提出了WebWalker，一个通过explorercritic范式模拟人类网页导航的multiagent框架。广泛的实验结果表明，WebWalkerQA具有...RAG编程搜索SenseNova 大揭秘：商汤如何打造多模态处理 “全能王”？
在人工智能的浩瀚星空中，多模态大模型正成为最为璀璨的星座之一，引领着技术发展的新潮流。商汤科技于2025年1月重磅推出的“日日新”融合大模型（SenseNova），宛如一颗耀眼的超新星，以其原生融合模态的卓越特性，在多模态信息处理领域掀起了巨大波澜。本文将深入剖析SenseNova的方方面面，从项目架构到技术内核，从功能应用到实践操作，为读者全方位呈现这一前沿技术的魅力与价值，助力大家紧跟人工智能发展的时代步伐。一、...SenseNova多模态OpenCompass看了这么多文章，终于理解了 Scaling Law
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社区头条你有没有想过，是什么让AI模型变得如此强大？为什么有些AI能够写诗作画，有些却只能做简单的问答？这其中，ScalingLaw（规模法则）扮演着至关重要的角色，它就像AI模型的核心，揭示了模型性能提升的奥秘。ScalingLaw是什么？简单来说，ScalingLaw指的是当我们增加模型的规模（例如模型包含的参数越多，模型就越大）、训练数据量和计算资源时，模型的性能就会随之提升。（感觉这是符合直觉的，但ScalingLaw最核心的在于量化给出...ScalingOpenAI函数LLM之后，Agent的未来是RL！
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道今天给家人们聊一期播客总结，四十二章经最新一期播客请到了在Meta工作了七年的应用强化学习组负责人朱哲清Bill。作为斯坦福大学强化学习专业博士，现在创业做Agent的他，抛出了一个巨大的反共识观点："LLM只是一个翻译官，真正的Agent核心应该是RL。"等等，这是什么意思？在2024年，我们见证了GPT4掀起的Agent热潮。Claude、GPTs、Copilot...几乎所有大公司都在用LLM构建Agent。但B...LLMAgentRLDeepSeek R1横空出世，超越OpenAI o1，教你用Ollama跑起来
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热门内容榜 • 最近上榜AI正在深刻改变各行业，大语言模型（LLMs）更是其中的核心驱动力。例如，DeepSeekR1作为第一代推理模型，在数学、代码和推理任务上表现优异，与OpenAI的o1模型不相上下。将此类模型部署到本地，可为AI应用带来更强隐私保护、定制化和可控性。今天指导大家如何使用Ollama——一款AI模型管理和运行工具——在本地计算机上部署并运行DeepSeekR1。同时，推荐免费下载Apidog（https:apidog.com），能简化API设计与测试流程，是开发者...DeepSeekOpenAIAI图解新颖LLM的CoPE位置编码
1.快速总览研究人员提出了一种新颖的位置编码方法，称为上下文位置编码（下文称之为CoPE），它有别于基于标记的传统位置编码范式。它以上下文依赖的方式测量位置，在按位置寻址时会更加自由它在如下的任务中获得不错的收益：FlipFlop,SelectiveCopy,Counting,LanguageModeling,andCodeModelingtasks它优于现有方法，尤其是在域外泛化场景它有可能改善其他领域的编码，例如视频和语音。在这些领域，基于Token位置的编码不太合适...CoPELLM编码我构建了一个自动生成提案的LLM，并拿到GitHub上开源了它
原创 社区头条现有的大模型无法解决我的问题，于是我自己构建了一个开源工具，用于高效地自动生成提案。最近，我没有像以前那样频繁地更新开源文章，倒不是由于我停止写文章，而是由于开源商业化方面的进展很大，没完没了地起草提案这项任务消耗了我的太多时间。作为一家本土的开源商业公司，WhaleOps雇佣的大多是工程师。要求这些开源贡献者编写提案浪费了他们的开发时间，他们的提案并不总是符合质量标准。与大公司的管理不同，身为初创公...LLM大模型ChatGPT深扒星际之门主角团：中东皇室也参与了！奥特曼搭上特朗普，至少5000亿开搞“星际之门”！
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）太炸裂了！一早上刷到OpenAI奥特曼和特朗普同框了！特朗普大手一挥，宣布了一个疯狂燃烧经费的AI项目——星际之门计划，将投资"至少"5000亿美元！！由OpenAI主导运营，在美国大搞AI基建。这个数字啥概念呢？粗略估计下大概是建设1.5个三峡大坝这样恐怖的工程量。图片而且，这还不是一个简单的画饼——"星际之门"立刻就要投入1000亿美元。特朗普说，他计划从德克萨斯州开始大规模建...AI基建星际之门计划Kimi发布最新模型k1.5，技术报告也干货满满
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜大家好，我是刘聪NLP。就在今晚，Kimi发布了最新模型k1.5，先来看榜单效果，简直爆炸。在长推理上，k1.5在数学能力上，无论是纯文本还是视觉多模态上，都远超openai的o1模型；在codeforces与其持平，LiveCode上略差，但相比于QVQ和QWQ有较大的优势。在短推理上，k1.5的数学能力真实遥遥领先，无论是gpt4o还是claude3.5sonnet都远不如k1.5，尤其是在AIME榜单上，k1.5有60.8，而最高的deepseekv3只有39.2，堪称断层式碾压。这个应...Kimi视觉多模态OmniThink：如何让 LLM 写出有更有深度的文章
摘要机器写作通常依赖检索增强生成技术，但这些方法受限于模型预定义的范围，难以生成信息丰富的内容。普通检索的信息往往缺乏深度、实用性，且冗余问题严重，导致生成的文章内容浅显、重复且缺乏原创性。为此，我们提出了OmniThink框架，它模拟了人类迭代扩展和反思的认知过程。OmniThink的核心在于模拟学习者逐步深化对主题理解的认知行为。实验表明，OmniThink在不牺牲连贯性和深度的前提下，显著提升了生成文章的知识密度。...LLMOmniThink多模态小红书 NoteLLM：用于笔记推荐和标签生成的 LLM
精华一、背景最近“TikTok难民”涌入小红书，“小红书霸榜苹果AppStore”等话题受到广泛关注，字节跳动的Lemon8也不相上下。当然，作为一个技术公众号，我们这里并不是要讨论这一现象，而是要介绍小红书的NoteLLM，其主要用于小红书中的笔记推荐和标签生成。对应的论文为：[2403.01744]NoteLLM:ARetrievableLargeLanguageModelforNoteRecommendation[1]有关LLM在搜广推场景的应用落地也可以参考我们之前的文章：字节HLLM：大...NoteLLMLLMWAP多智能体微调：用多样化推理链实现语言模型的自我提升
社区头条图片1.问题：单一模型自我提升的瓶颈近年来，大语言模型（LLMs）如GPT4取得了显著进展，但这些模型的性能仍然受限于已有的训练数据。尽管通过生成合成数据进行自我微调成为提升模型的主流方法，但随着微调轮次的增加，性能提升会迅速进入“收益递减”状态，模型的多样性和推理能力难以进一步提高。这种瓶颈限制了语言模型在复杂推理任务中的表现。图片2.方法：多智能体协作微调（MultiagentFinetuning）论文提出了一种全新框架...多智能语言模型深入探究编码器 - 解码器架构：从RNN到Transformer的自然语言处理模型
精华1.引言许多大语言模型成功的核心在于编码器解码器架构，这一框架在机器翻译、文本摘要和对话式人工智能等任务中取得了突破性进展。编码器解码器架构的提出是为了解决序列到序列（Seq2Seq）问题，这在处理顺序数据方面是一个重大突破。1.1数据处理的主要发展表格数据最初，人们专注于利用人工神经网络（ANNs）来处理表格数据。通过增加网络层数，这种方法逐渐演变为深度神经网络（DNNs），从而增强了模型捕捉数据中复杂模式的能...解码器架构自然语言对话数据合成：清华利用多Agent合成大量医疗对话数据显著提升LLM在医疗场景效果
大家好，我是HxShine今天分享一篇来自清华的一篇利用Agent合成数据的文章，标题为《AgentHospital:ASimulacrumofHospitalwithEvolvableMedicalAgents》。这篇文章介绍了一种名为AgentHospital的仿医院模拟系统，该系统中患者、护士和医生都是由LLM驱动。文章的核心目标是使医生Agent能够在模拟环境中学习如何治疗疾病，从而验证社会模拟过程是否可以提高LLMAgent在特定任务上的性能。实验表明，随着在模拟过程中积累的样本越来...AgentLLM医疗我们一起聊聊故障诊断图卷积合集！新增GAT、SGCN、GIN分类模型
前言本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现KNN+GCN模型对故障数据的分类。1.相关网络介绍1.1图卷积神经网络(GCN)论文地址：https:arxiv.orgabs1609.029071.2图注意力网络(GAT)论文地址：https:arxiv.orgabs1710.109031.3稀疏图卷积网络(SGCN)论文地址：https:arxiv.orgabs2104.015281.4GIN图同构网络论文地址：https:arxiv.or...GATSGCN分类模型Kimi思考模型k1.5是怎么练成的？细节曝光
社区头条 热门内容榜 • 最近上榜Kimi发布新一代多模态思考模型k1.5，在竞赛数学、代码能力及视觉思考等测试中，k1.5模型性能已达到全球领先模型OpenAIo1正式版水平，月之暗面也成为OpenAI之外，全球第二家到达该水平的人工智能企业。Kimi1.5longCoT评测结果longtoshort，用长链式思考技术改进短链式思考模型，在短链式推理性能测试中，k1.5模型在数学、代码、视觉多模态和通用能力等方面到达或超越GPT4o、ClaudeSonnet3.5等全球领先模型。Kimi1.5shortCoT评测...KimiOpenAI模型面向统一的单、多主体个性化文生图框架！阿里通义发布AnyStory！
论文链接：https:arxiv.orgpdf2501.09503项目链接：https:aigcdesigngroup.github.ioAnyStory亮点直击提出了一种统一的单主体和多主体个性化框架，称为AnyStory。该框架在个性化单主体和多主体时实现了一致性，同时遵循文本提示；引入了一种增强的主体表示编码器，由简化的轻量级ReferenceNet和CLIP视觉编码器组成，能够对一般主体进行高保真细节编码；提出了一种解耦的实例感知router模块，能够准确感知和预测主体的隐空间条件...图像生成模型AIRunway全面开放新文生图模型Frames
早在去年11月25日，知名文生视频模型平台Runway首次展示了，全新文生图片模型Frames。Frames不仅能够保持风格的一致性和可控性，还允许用户进行广泛的创意探索，能生成复古、数码、杂志、动态、运动、拼图等不同类型风格的图片。但那个时候Frames仅向高级用户提供使用。现在，Runway已经向所有用户开放了Frames使用权，可以在其官网使用了。Runway联合创始人兼首席执行官CristóbalValenzuela表示，Frames专为创意领域打造，其...模型训练AIOpenAI重磅：AI Agent智能体Function Calling 2.0！
原创 热门内容榜 • 最近上榜近日，OpenAI推出了全新的AIAgent智能体FunctionCalling2.0使用指南，此次更新使得文档篇幅缩减了一半，并且引入了一系列关键的最佳实践。作为打造高效AIAgent智能体的核心技能之一，正确运用FunctionCalling对于开发强大的AIAgent智能体应用具有至关重要的作用。因此，今天我就来为大家揭秘这次更新的精华内容！1、FunctionCalling的两大核心应用文章中清晰地阐述了FunctionCalling的两个核心应用场景：第一、数据获取（Fetchi...AI Agent智能体Agentic AI 系统设计：AI Agent 智能体架构设计与实践
原创 精华构建一个高效运作的AIAgent智能体系统有哪些关键步骤？在开发过程中，如何提前识别并解决那些可能在系统上线后带来严重问题的隐患？为了解答这些问题，我们需要将AIAgent智能体系统拆分为三个核心模块：工具、推理和执行。每个模块都面临着独特的挑战。一个模块的错误可能会连锁反应，以不可预见的方式影响其他模块，导致系统故障。例如，信息检索可能拉取到无关数据；推理错误可能导致工作流程不完整或陷入死循环；执行环节在...AI Agent智能体
