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两难抉择：自己定制LLM代理还是使用现有LLM代理框架？
原创本文旨在帮助你在使用自己定制的LLM代理还是使用现有LLM代理框架之间作出正确的选择。简介首先，要感谢JohnGilhuly对本文的贡献。当下，人工智能代理暂时处在大休整时期。随着多个新的AI开发框架的不断出现和人们对该领域不断进行新的投资，现代人工智能代理正在克服不稳定的初始阶段，迅速取代RAG而成为实施重点。那么，2024年最终会成为什么样的年份呢？是自主人工智能系统接管我们人工来书写电子邮件、预订航班、处理数据，...人工智能LLM代理LLM代理框架阿里国际发布首个大规模商用翻译大模型Marco，效果超Google、DeepL等，全球开放！
原创编辑星璇出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）在AI调用量最高的场景之一——机器翻译，阿里国际的AI团队有了新进展。10月16日，阿里国际副总裁、AI负责人张凯夫在接受彭博社专访时表示，阿里国际最新研发的Marco翻译大模型，支持中、英、日、韩、西、法等15种全球主流语种。目前已在阿里国际AI官网Aidge上发布，面向全球用户开放使用。基于目前广泛使用的开源评测数据集Flores，Marco翻译大模型在BLEU自动评测指标上，领先于市...阿里国际大模型Marco多模态-故障诊断 | 大核卷积开启视觉新纪元!
前言本期推出结合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务!创新模型还未发表！！！有小论文、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归图RP、格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换STFT五种时频图像变换方法，可灵活替换多模态特征中的时频图像类型！1创新模型相关解释●数据集：CWRU西储大学轴承数据集●环境框...多模态故障诊断视觉忘记Tool检索，拥抱全新Agent ToolGen！
传统大模型工具调用的方法依赖于将工具描述作为上下文输入，这受到上下文长度的限制，并需要单独的、通常效率低下的检索机制。之前基于检索的方法与ToolGen之间的比较。以前的方法使用检索器根据相似性匹配检索相关工具，这些工具进一步被放入提示中供LLMs选择。ToolGen可以通过直接生成工具标记来检索工具。ToolGen也可以在不依赖任何外部检索器的情况下完成任务。为此，微软等提出ToolGen，这是一种将工具知识直接整合到LLM参...Tool检索Agent图解LLM-Agent大模型智能体
LLMAgent大模型智能体热度空前，但智能体是什么、为什么、怎么办，行业还没有统一认知，典型的小学语文课本里“小马过河”的现实版。是什么一、OpenAI工程师LilianWeng的定义2023.6.23规划子目标和分解：将大型任务分解为更小的、可管理的子目标。反思和改进：对过去的行动进行自我批评和自我反省，从错误中学习。记忆短期记忆：上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。长期记忆：长期保留和回忆信息的能力。工具使用调用外部...LLMAgent大模型人工智能与人类情感的交汇点：一致性评估方法的探索
精华近来，人工智能（AI）的迅猛发展使其在情感生成和评估领域的应用逐渐成为研究热点。AI技术尤其是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），在图像生成方面取得了显著进展。然而情感生成的复杂性和主观性一直是一个挑战。图像能够传达情感，但情感体验具有高度的个人主观性，尤其是在通过AI生成图像并试图传达特定情感时。10月13日arXiv发表的论文《LEVELOFAGREEMENTBETWEENEMOTIONSGENERATEDBYARTIFICIALINTELLIGENCEANDHUM...人工智能人类情感方法LangChain应用开发指南-TruLens用量化对抗幻觉
精华在AI的发展中，大规模语言模型已经取得了令人瞩目的成果，然而，随之而来的是模型质量和不确定性的问题。如何衡量和改进模型的质量，一直是我们面临的一个挑战。为了解决这些问题，我们将在这篇文章中，介绍LangChain框架和TruLens工具，它们将帮助我们评估模型的质量，提高模型质量，并能够用量化的方法对抗不确定。什么是TruLensTruLens是面向神经网络应用的质量评估工具，它可以帮助你使用反馈函数来客观地评估你的基于LLM（...LangChain量化TruLens清华大学最新发布：统一时序预测模型，上下文长度首次扩展至千级别，适用各类数据集
今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量时序预测，并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别。论文标题：TIMERXL:LONGCONTEXTTRANSFORMERSFORUNIFIEDTIMESERIESFORECASTING下载地址：https:arxiv.orgpdf2410.04803v11.背景构建类似NLP领域的统一大模型是时序预测领域近期研究的焦点。虽然前序已经涌现很多工作，但是这些建模方法只能处理...清华大学数据集预测模型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
原创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
