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超强！一区直接写！基于SSA+Informer-SENet故障诊断模型
社区头条1模型创新点介绍1.1时序特征捕捉与建模使用Informer的编码器层来捕捉长故障信号时序依赖特征长时间序列处理：传统的RNN和LSTM等方法在处理长时间序列时存在计算效率低、梯度消失等问题。Informer通过改进Transformer架构，使用ProbSparseSelfAttention机制，有效地提高了计算效率，特别是对于长时间序列数据。全局特征提取：通过多头注意力机制，Informer能够捕捉序列数据中的全局特征和长时间依赖关系，确保对故障信号的时序特...SSAInformer模型千万不要为了节约成本而选择小模型，特别是开源模型
原创 社区头条“大模型和小模型是从功能上来区分的，而不是参数上”我们在工作的过程中，应该多多少少都遇到过这样的事情；那就是老板为了节省成本，然后找了一些不专业或者一些漏洞百出的工具给我们用；最后的结果就是成本没节约下来，然后还出了一大堆乱七八糟的事。这可真的是羊肉没吃着，还惹了一身骚；成本没节约，最后还耽误时间，身心俱疲。为什么不建议使用小模型？首先声明一下，这里的小模型不是指参数体量小的模型，是指功能太...模型开源模型o1快慢思考的风又吹到了Agent！
社区头条智能体（Agent）通过自然对话与用户互动有两个任务：交谈和规划推理。对话回应必须基于所有可用信息，行动必须有助于实现目标。与用户交谈和进行多步推理和规划之间的二分法，类似卡尼曼引入的人类快速思考和慢速思考系统。为此，GoogleDeepMind提出了一个名为TalkerReasoner的双系统架构，以模拟人类的两种思考系统。TalkerReasoner的双系统架构，用于构建能够通过自然对话与用户互动的智能代理。这种架构受到人类“快速思考”...o1Agent系统Ultralytics新作-YOLOv11
社区头条本文介绍视觉目标检测模型YOLOv11。2024年9月30日，在YOLOVision活动上，Ultralytics团队正式宣布发布YOLOv11。短短2年，YOLO就从YOLOv8一下子迭代到YOLOv11，可见目前AI的发展速度。感兴趣的小伙伴可以看看官方的仓库：https:github.comultralyticsultralytics模型介绍对比YOLOv8（Ultralytics前一代出品），主要有三个模型结构的变化：C3k2机制。上图为C3k的网络结构图，2是指调用时C3k其中的参数N固定设置为2。不过从结构...YOLOv11视觉目标检测模型阿里巴巴达摩院、新加坡科技设计大学和南洋理工大学联合团队提升AI多步推理能力的新方法
大模型在处理更复杂的问题时，仍然容易在推理过程中出现错误，导致推理路径偏离，最终影响模型的整体性能。现有的大语言模型在多步推理任务中，通常会由于推理路径中某一步骤的错误而影响整个推理过程。这些错误不仅降低了模型的准确性，还增加了计算成本和执行延迟。传统的方法如强化学习需要复杂的奖励模型，而其他偏好优化方法往往忽视了多步推理任务中错误发生的具体步骤及其后续分支。为了解决这些问题，阿里巴巴达摩院、...AI多步推理能力基于知识图谱的LangChain应用实战
社区头条图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。示例知识图谱图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中，结合...LangChain知识图谱图检索Kimi 我的神，它终于更新了！这个探索版，有点牛！
社区头条最近消失了近一个月，我胡汉三回来了。确实因为工作太忙了，国庆假期也回了趟老家，让自己好好放松了一个月。现在还真想抽自己，AI领域日新月异，更新的实在是太快了。一个月已然又发生了巨大变化，自己都有些落后了。就在前两天，kimi在距离上次发布生成PPT功能也已有两月有余，中间没有任何更新，这次它带着探索版归来了。这两天体验了一下，与以往的AI搜索对比，确实更加深入。怎么使用呢？很简单，只要你在kimi对话框里输入...Kimi探索版更新KDD'24大厂推荐系统优化工作总结
社区头条今天这篇文章给大家介绍几篇KDD2024中，大厂在推荐系统领域的优化工作，论文来自爱彼迎、腾讯、快手、美团等公司，设计多目标建模、多样性、搜索意图建模、rankingloss等问题。1.爱彼迎：多目标建模和模型蒸馏论文标题：MultiobjectiveLearningtoRankbyModelDistillation下载地址：https:arxiv.orgpdf2407.07181多目标建模转换成模型蒸馏问题。多目标的场景要求最小化一个目标的预测误差，同时其他目标的预估误差在一个约束内。...推荐系统优化#AIGC创新先锋者征文大赛# 我与AIGC的缘分
原创本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛https:www.51cto.comaigc2223.html作为一名刚刚踏入AIGC（人工智能生成内容）行业的小白，我的心中充满了对未知世界的好奇与期待。这个新兴的领域，对我而言，既是一个挑战，也是一个全新的起点。初识AIGC是再一次偶然的一个大厂华哥的行业会议上，看到了人工智能对于内容生成的文章的快捷性，当时还是停留在概念的理解方面，只是觉得能够自动化的生成文字、图像、音视频等...AIGC征文大奖挑战赛51CTOMistral AI 发布革命性边缘模型 Ministral 3B 和8B：性能与隐私双料俱佳
近日，MistralAI发布了两款新型边缘模型——Ministral3B和Ministral8B，引发了科技界的广泛关注。这两款模型不仅在性能上表现出色，更在隐私保护方面独具优势。图片性能卓越，隐私优先Ministral3B和8B专为设备端计算设计，能够处理长达128k的文本信息。特别是Ministral8B，采用了创新的滑动窗口注意力机制，显著提升了运算速度和内存效率。此外，这两款模型均以隐私保护为设计核心，确保数据在本地处理，降低数据泄露风险。多场...AIMinistral性能不用羡慕Mac用户！ChatGPT Windows版本开放了！OpenAI能成为王牌级办公套件吗？
原创OpenAI又又又搞了点花活！此前macOS系统才有的桌面应用，终于登陆Windows了！主打一个Alt+Space快捷拉取，更快人一步地向GPT提问。图片虽然，目前都是充值玩家（ChatGPTPlus、Enterprise、Team和Edu用户）才可以测试。但他们也承诺说，以后会开放给全部用户体验。图片想要一手体验的朋友，现在可以移步MicrosoftStore下载Windows应用程序。图片下载地址：https:www.microsoft.comstoreapps9NT1R1C2HH7J我们发现，ChatGPT桌面版...MacChatGPTWindows阿里商业级视频生成框架——轨迹控制版视频生成 Tora 重磅开源！
论文链接：https:arxiv.orgpdf2407.21705项目链接：https:alivideoai.github.iotoravideo代码链接：https:github.comalibabaTora阿里团队最近在GitHub上推出了其创新的文生视频生成工具——Tora，为学术界和开源社区提供了新的研究资源。Tora基于先进的DiT框架，专注于轨迹控制的视频生成。此次开源的版本包括了完整的推理代码和模型权重，旨在为研究人员和开发者提供高效的工具，促进技术交流与学习。从GitHub上的README文件来...模型框架丰田、波士顿动力联手开发，实体大型行为模型机器人
社区头条丰田在官网宣布与波士顿动力联合开发实体大型行为模型（LBM）机器人，以加速Atlas的通用能力和商业化场景。LBM的运行模式与ChatGPT等大模型类似，但LBM不能生成文本、图片等，而是帮助实体机器人能够通过观察人类行为来学习各种物理任务，例如，炒菜、做饭、照顾老人等。丰田希望将自己的LBM技术与波士顿动力的招牌机器人Atlas相结合，将很多不可能、电影中的场景实现。丰田自研的LBM技术通过分析大量的人类互动数据，使机器人...波士顿机器人刚刚，OpenAI开放ChatGPT Windows版本，可像Office那样使用了
精华 社区头条今天凌晨OpenAI宣布向所有ChatGPTPlus、Enterprise、Team和Edu用户，提供Windows桌面应用早期版本。用户可在微软的应用商店中下载，安装完成后通过Alt+Space快捷键就能迅速启用，提供文件分析、搜索对话、文本生成等功能，使用体验相当丝滑和Office一样。目前，OpenAI已经开放了Mac、Windows两大操作系统的桌面版本，唯独没有对Linux做出明确的发布时间安排，所以，不少用户询问何时能开放该平台版本。OpenAI还没有给出详细的日...OpenAIChatGPT使用OpenAI和Kumologica对用户支持请求进行智能分类
原创 社区头条本文将讨论如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平台，实现智能案例分类场景的设计。本文将演示如何使用Kumologica和OpenAI协助开发出AI代理API。此类API可以使用用户提交的信息，有效地对企业内生成的用户支持请求案例进行分类，而无需客户支持代理（即：Helpdesk之类的接单人员）的干预。从实用性角度考虑，这样的API管理方案可以自动对来自各种渠道的案例，进行分类和优先级的判定，识别出那些高优先级的案例...OpenAIKumologicaAI代理LightRAG开源了！轻巧、强大，GraphRAG的进化版
社区头条Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。我们以前介绍了HybridRAG、GraphRAG这些，今天我们将介绍一个崭新的RAG项目：LightRAG。现有的RAG系统老是搞不清复杂关系，答案经常被切碎，缺乏上下文，难以真正理解问题。而LightRAG就是来解决这些问题的，它把图结构引入文本索引和检索，采用双层检索系统，从低到高全面覆盖信息。更酷的是，它还能快速更新数据，保持实时高效的响应，而且它已经开源了哦！并且你现在可以通过简单...LightRAG开源进化版LangChain 与 LlamaIndex：构建 LLM 应用程序的利器，如何强强联手？
精华近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展彻底改变了人工智能领域，为开发者构建功能强大的语言驱动应用程序打开了大门。然而，将LLM集成到实际应用程序中并非易事，需要克服数据索引、检索和高效查询等挑战。LangChain和LlamaIndex作为两个新兴的开源框架，为开发者提供了构建LLM应用程序的强大工具。LangChain提供了高级API和现成的链，简化了与LLM提供商的连接和查询过程。LlamaIndex则专注于数据框架，通过向量存储索引和检索...LangChainLLM应用程序Adaptive-RAG：性能提升50%以上的高效RAG策略
图片框架自适应RAG通过判断问题的复杂性来自动选择使用哪种RAG策略。作者将问题划分为三类（如上图的C部分）：•开放领域问答：这类任务通常涉及两个模块：一个检索器和一个阅读器。随着具有千亿参数的超强推理能力的LLMs的出现，LLMs和检索器之间的协同作用已经取得了显著进展。然而，尽管在单跳检索增强LLMs方面取得了进展，但某些查询的复杂性需要更复杂的策略。•多跳问答：多跳问答（MultihopQA）是传统开放领域问答（Open...RAG策略QAPacking Analysis：LLM 样本 Padding 与 Packing 的对比
一、背景我们之前已经分享过几篇关于SamplePacking相关的文章，也提到了其中的性能优化问题。最近今天又看到一篇新的论文，这里进行简单介绍。对应的论文为：[2410.08081]PackingAnalysis:PackingIsMoreAppropriateforLargeModelsorDatasetsinSupervisedFinetuning相关工作可以参考我们之前的文章：SamplePacking：长序列LLM训练的Attention问题及优化SamplePacking综述：LLM效果与效率的TradeoffBinaryBlockMasking：加快稀疏A...LLM样本PackingAI界的"小而美"：Mistral AI的最新力作如何重新定义边缘计算 | 多智能体协作让大语言模型训练效率暴增
大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期觉得比较有意思的论文：1、AI界的"小而美"：MistralAI的最新力作如何重新定义边缘计算2、多智能体协作让大语言模型训练效率暴增1、AI界的"小而美"：MistralAI的最新力作如何重新定义边缘计算在人工智能飞速发展的今天，一个令人振奋的消息从MistralAI传来。就在Mistral7B模型发布一周年之际，这家创新公司再次为我们带来了惊喜：Ministral3B和Ministr...AI界边缘计算语言模型
