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A16Z：导出"你的大脑"给AI,你将收获什么？
a16z分析师最新发表的文章《ExportYourBrain:HowIUploadedMyselftoAI》展示了一个令人振奋的产品方向：导出"我们的大脑"给AI，从而在日常生活和工作中获得前所未有的效率和洞察力。这篇文章指明了未来一个非常有前景的AI应用赛道。核心观点：AI作为个人数字化延伸文章的核心观点是，AI不仅仅是简单的任务自动化工具，而是可以通过深度学习我们的思维方式和行为模式，成为我们的"数字化延伸"。这种技术的发展将彻底改变我们的工...AI数字化数据#AIGC创新先锋者征文大赛# RAG vs 长上下文 LLMs：谁主沉浮？
原创 精华【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编者按：随着大语言模型（LLMs）的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考：我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生成（RAG）系统吗？本文深入探讨了长上下文LLMs与RAG系统的优劣势，揭示了它们在实际应用中的表现差异。通过对最新四篇学术研究的全面分析，作者阐明了长上下文LLMs在某些任务中的优势，同时也指出...AIRAGLLMs大模型面经——以医疗领域为例，整理RAG基础与实际应用中的痛点
原创RAG相关理论知识与经验整理。谈到大模型在各垂直领域中的应用，一定离不开RAG，本系列开始分享一些RAG相关使用经验，可以帮助大家在效果不理想的时候找到方向排查或者优化。本系列以医疗领域为例，用面试题的形式讲解RAG相关知识，开始RAG系列的分享本篇主要是理论知识与经验；后续会结合最新的优化方法给出详细的优化代码，和实践中衍生的思考。下面是本篇的快捷目录。1.RAG思路2.RAG中的prompt模板3.检索架构设计一、RAG思...大模型RAGOpenAI o1：用内部思维链进行复杂推理
原创 精华本篇将介绍OpenAIo1。OpenAIo1，这是一种新的大型语言模型，经过强化学习训练，可以执行复杂的推理。O1在回答之前会思考在响应用户之前，它可以产生一个很长的内部思维链。OpenAIo1在竞争性编程问题（Codeforces）中排名89百分位，在美国数学奥林匹克竞赛（AIME）资格赛中跻身美国前500名学生之列，在物理、生物和化学问题的基准（GPQA）上超过了人类博士水平的准确性。OpenAI的大规模强化学习算法教会模型如何在高度数据高效...OpenAI o1大型语言模型多模态大模型最全综述导读
原创多模态大模型最新研究综述简单版。不知道最近微软出的多模态大模型最全综述MultimodalFoundationModels:FromSpecialiststoGeneralPurposeAssistants大家有没有看包含5大主题一共119页，内容又干又多，目前网上找到的中文解读干货内容都比较全比较长，很容易迷失其中，一直难以看完。本期来给大家做一个这篇论文相对简单的导读；如果大家有想要着重了解部分或感兴趣的内容可以先针对性地看。下面是一个快捷目录。1.章节分布2.具...多模态大模型大模型如何分析和修复LLM应用程序中的错误
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社区头条本文通过四个阶段过程来系统地理解和修复LLM应用程序中的错误。大型语言模型（LLM）为机器学习的应用创造了一个新的范式。一方面，用户有一个机器学习模型，可以根据自己的需求和任务进行定制。另一方面，可能无法访问模型的权重和超参数。用户可以通过调整提示和提供给模型的信息来控制模型的行为。这对于那些习惯于开发传统机器学习应用程序的人来说带来了难题。如果没有一种系统的方法来分析错误并进行更正，那么可能会陷入...机器学习大型语言模型LLM#AIGC创新先锋者征文大赛#PyTorch深度学习基础环境搭建
【本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛】https:www.51cto.comaigc2223.html1.Miniconda安装Miniconda是一个轻量级的Python发行版，只包含最基本的内容——Python、conda以及相关的必须依赖项。它适用于空间要求严格的用户或只需要Python和Conda核心功能的用户。Miniconda由于其轻量级的特点，非常适合那些对存储空间有严格限制的用户，或者只需要使用Python和Conda核心功能的用户。例如，进行简单的包管理和环境管理时...pytorch；OpenAI开源多智能体编排框架Swarm！
原创 社区头条编辑星璇出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）OpenAI终于又Open了一回！这次开源的对象，竟然轮到了多智能体框架！图片Swarm开源后，X上立马引来开发者的的讨论，有网友表示这能帮助简化许多潜在的多智能体用例的工作流程。图片下面我们就来简单介绍一下这个开源项目。一、Swarm是什么？据github文当介绍，Swarm是一个实验性质的多智能体框架，并不是为生产目的开发的，因此团队表示不会提供任何官方支持。其中，Swarm关注的重...OpenAI开源多智能发布会上特斯拉Optimus竟是人扮演的？时薪高达48美元！马斯克人形机器人的预言会想星舰一样成功吗？
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）史上最短发布会结束后，马斯克一夜搞没了4700亿人民币（670亿美元）！图片大家纷纷奇怪：怎么了，马斯克画的饼难道不香了？这边，外媒又甩出来一个惊天大瓜：发布会上的特斯拉机器人Optimus居然是人扮的！更准确的说——是有工作人员在不远处戴着VR设备，远程进行操控的。就像特斯拉曝光的训练场景一样，大家都躲在不远处的一个小屋里回应着参会者，堪称AI时代版的柜员机里有柜员...Optimus马斯克人形机器人开源大模型如何治理？斯坦福基础模型研究中心给您支招
原创 精华 社区头条人工智能领域正经历着范式转变，基础模型（如GPT4、LLAMA2）处于核心位置，驱动着技术创新和大量投资。这引发了对其监管的广泛需求。而在关于如何监管基础模型的讨论中，模型的发布过程至关重要。近日，由斯坦福大学基础模型研究中心主任PercyLiang领导的论文《ConsiderationsforGoverningOpenFoundationModels》发表在Science，对开源大模型治理与监管进行了深入探讨，今天我们就一起学习一下这篇重要论文吧！一、基础模型的发...开源大模型Top-k Accuracy：模型优化策略不一定徒劳无功
原创构建模型通常是一个迭代过程，给定数据集：训练模型评估模型改进，直到满意为止你的改进策略不一定徒劳无功！如何评估模型是否进步了呢？通常会使用某些性能指标来评估改进策略的有效性。然而，在多分类问题中，当使用“Accuracy”指标评估改进策略有效性时，通常带有欺骗性。换句话，某些改进策略其实已经提升模型性能了，但通过“Accuracy”这个指标没有反映出来。“Accuracy”陷阱这里的“Accuracy”其实应该是“Top1Accurac...模型构建模型评估模型Entropix，终于找到了真正解决幻觉的方法了
最近，神秘大佬开源一个框架entropix,2周不到收获2.4kstar。Entropix的核心思想是通过量化模型的不确定性，来做出更多的“思考”，从而获得更好的效果。当大模型在预测下一个词时，模型会为每个词分配一个可能的概率。如果模型特别笃定的那个token的概率都很低，也就是不确定性很高的时候，熵越高。很多时候，想减少模型的幻觉时，可能会将模型的采样超参数如temperature设为0。但是这样做并不一定能提高模型不产生幻觉输出的概...entropix模拟幻觉VideoLLaMB：创新开源框架，引领多模态长视频理解
随着互联网技术的发展和智能设备的普及，视频内容正以前所未有的速度增长。长视频，尤其是那些包含丰富信息和复杂场景的视频，对于理解人类行为、环境变化以及时间序列事件具有重要价值。然而，随着视频长度的增加，如何有效地处理和理解这些视频内容，成为了人工智能领域中的一个挑战。视频内容的挑战传统的视频理解模型通常专注于短视频片段，这些片段由于时间跨度小，因此容易处理和分析。但对于长视频，尤其是那些时长可达...VideoLLaMB开源框架RAG系统的四层天梯：大模型RAG系统的成长之路
精华第一章：为什么要给大模型喂"额外营养"？想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知。但当你问它"今天的股市行情如何？"或者"最新的新冠病毒变种有哪些症状？"，它却一脸茫然。这就是大语言模型（LLM）的现状知识广博但不够新鲜。这就是为什么我们需要给LLM喂点"额外营养"，也就是外部数据。这个过程，专业点说叫"检索增强生成"（RAG）。首先，让我们聊聊为什么要这么做：1.1让AI变得更"专业"LLM虽然懂得多，但在专业...RAG系统模型卷不动了？Agentic的4种设计模式直接上手！
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道小长假结束了，今天给家人们分享一下假期开源的一个Agent设计模式图，图画的很漂亮。热度蛮高的，然后还有大佬开源了配套的tutorialgithub项目。Agentic设计模式常见的有4种基于reflection的，纯粹的对结果反思，无外部交互。这是一个非常基础的模式，尽管很简单，但却可以为结果带来挺大的提升。与工具交互，并对交互结果进行推理。LLM中存储的信息通常不足以准确、有见地地回答问...Agentic模式设计Phi-3-Vision-128K大模型，AI助力OCR，文档处理更上一层楼
1Phi3Vision128KInstruct简介Phi3Vision128KInstruct属于Phi3模型家族，专为多模态数据处理而构建，支持长达128,000个令牌的上下文长度。该模型融合了文本和视觉数据，非常适合需要同时解释文本和图像的任务。其开发涉及5000亿个训练令牌，包括高质量的合成数据和经过严格筛选的公开可用资源。此外，通过监督微调和偏好优化等精细训练手段，Phi3Vision128KInstruct被打造成能够提供精确、可靠且安全的人工智能解决方案。Phi3Vis...AIOCR模型个人关于人工智能技术学习的心得与方法，还有一些常用的网站
原创 社区头条“学习大模型技术是有方法的，千万不要只知道埋头工作”学习人工智能技术也有一段时间了，虽然说也算不上什么成果，但对人工智能技术也算有了一个初步的认识，以及一些个人的学习过程与心得。而今天就来简单介绍一下个人学习人工智能技术的一些书籍，网站和心得；因为人工智能技术有不同的实现方式，所以今天所说的人工智能特指大模型技术。大模型技术学习先来思考一个问题，应该怎么学习大模型技术？首先从个人的经验来说，学...人工智能NiFi ：1 初识这把“十年一剑”的利器
“现在AI和数据处理密不可分，80%的企业可以利用ApacheNiFi轻松解决复杂的数据问题，快速完成场景建设。犹如花上百来块钱在家享受一顿不亚于五星级西餐厅的法式大餐。对于全栈式的数据分析师或者数据应用的Java研发工程师，NiFi让其摆脱复杂的数据工程，而是将精力放在分析和应用的创新之上。而NiFi的GUI也着实令人赏心悦目！”1.ApacheNiFi说到数据平台，很多人的第一反应要么是ETLELT，要么是Spark或Hadoop，要么是Flink，要...NiFiETL/ELT技术从OmniGen的数据、模型设计与训练策略中深度了解多模态统一生成模型
原创从OmniGen的训练数据、模型设计与训练策略中深度了解多模态统一生成模型。今天详细讲讲多模态大模型OmniGen之前有总结过一篇多模态大模型的研究趋势，感兴趣的小伙伴也可以具体看一下这篇介绍多模态大模型的文。OmniGen就属于统一视觉模型这个方向中，将多个特定任务转化为具备通用能力的图像生成统一模型；本篇来具体介绍OmniGen的细节，以及未来前瞻技术研究可能值得借鉴的部分。下面是一个快捷目录。一、OmniGen简介二、...多模态多模态统一生成模大模型微调方法之QLoRA
原创本文介绍大模型微调方法中的QLoRA。QLoRA由华盛顿大学UWNLP小组的成员于2023年提出发，旨在进一步降低微调大模型的微调成本，因为对于上百亿参数量的模型，LoRA微调的成本还是很高。感兴趣的小伙伴可以去阅读一下原文：https:arxiv.orgpdf2305.14314模型介绍上图为QLoRA的训练过程图，QLoRA更多的是在工程上进行了量化和优化，从图中可知，主要有4个部分的改进：QLORA：是一种优化的4bit量化数据类型，专为正态分布权重设计，...大模型面试干货
