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编者按：未来我们与计算机的交互方式将发生怎样的变革？当AI能像人类一样自如地操控电脑和手机，我们的工作方式会有什么改变？本文深入剖析了Anthropic、微软和苹果三大科技巨头在突破这一瓶颈上的最新进展。通过解读他们各自独特的技术路线——从Anthropic采用像素计数方式实现精准导航，到微软将界面解析为结构化数据，再到苹果专注于移动端的多模态交互方案，文章为我们展现了AI驱动屏幕交互的未来图景。作者TulaMasterman编...

编者按：对大语言模型进行扩展的过程中，如何在保持高性能的同时有效控制计算资源消耗？混合专家模型（MoE）作为一种新兴的架构设计方案正在得到越来越多的关注，但它究竟是如何工作的？为什么越来越多的大语言模型都在采用这种架构？这篇文章通过50多张精心绘制的示意图，系统拆解了MoE的核心原理。从最基础的专家网络、路由机制，到负载均衡、容量控制等进阶话题，每个概念都配有直观的可视化讲解。作者还介绍了如何将MoE应用...

编者按：想象一下，你正在开发一个AI助手，突然发现systemmessage和用户提示词存在冲突，这时AI会听谁的？这种情况不仅困扰着开发者，还可能导致AI系统的不稳定和不可预测，影响用户体验和系统可靠性。本文作者通过一系列精心设计的实验，深入探讨了GPT4o和Claude3.5等顶尖大语言模型在面对systemmessage、prompt和fewshotexamples相互矛盾时的行为模式。研究结果揭示了一个令人惊讶的事实：即使是最先进的AI系统，在处理矛盾指...

编者按：本文通过作者的实践对比发现，框架的选择应基于项目具体需求和团队特点，而不是简单追求某个特定框架。不同框架各有优势：无框架方案实施最为简单直接，代码结构清晰，适合理解智能体原理，但随着项目复杂度增加可能变得难以维护。LangGraph提供完整的智能体结构规范，特别适合团队协作和智能体结构新手，但框架限制较多，如不认同其理念可能面临较大调试挑战。LlamaIndexWorkflows采用事件驱动架构，在框架约束和开发...

编者按：视觉功能的融入对模型能力和推理方式的影响如何？当我们需要一个既能看懂图像、又能生成文本的AI助手时，是否只能依赖于GPT4V这样的闭源解决方案？我们今天为大家分享的这篇文章，作者的核心观点是：多模态语言模型领域正处于快速发展阶段，Llama3.2Vision和Molmo等开源模型的出现为构建开放的多模态生态系统奠定了重要基础。本文分享了来自Meta的Llama3.2Vision和AI2的Molmo模型的主要技术架构及其特点，同时比较了它...

​​【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：怎样在10,000个H100GPU上训练大模型？如何充分利用每一块GPU的算力？如何在这个复杂的GPU网络中高效传递数据？当不可避免的硬件故障发生时，又该如何快速恢复训练进度？我们今天为大家带来的文章中，作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策略。作者SoumithChintala编译岳扬我的好友FrancoisFleuret提出了上述问题。我迅...

​​【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：人工智能正在席卷各个行业，但你是否曾思考过：当ChatGPT的开发商OpenAI可能面临50亿美元亏损时，生成式AI的商业模式究竟还能走多远？这篇分析文章直击当前AI行业的痛点：巨额投资与高昂运营成本之间的矛盾，技术进步与商业化之间的鸿沟，以及研究价值与经济可持续性之间的平衡。它提醒我们，在追求技术进步的同时，也...

​​【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...

​​【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：想要部署大语言模型（LLMs），却不知该如何估算所需的GPU内存？在项目预算有限的情况下，是否曾因为GPU内存估算不准而导致资源浪费或性能不足？这些问题不仅影响项目进度，还可能直接导致成本超支或服务质量下降。本文作者凭借丰富的LLM部署经验，深入剖析了GPU内存需求的计算方法。从模型参数到KV缓存，从激活值到系...

编者按：传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品？我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出：AI产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式。传统的基于用户数量的定价模式在AI产品中往往会导致资源浪费和成本分配不均。一些员工可能每天都在大量使用AI工具，而另一些人可能几乎不碰。这不仅会增加企业的不必要开支，还可能阻碍AI工具在整个组织中的广泛应用和创新。作者分享了他们在AI产...

编者按：传统的检索增强生成（RAG）技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗？本文深入探讨了GraphRAG技术，这一创新方案通过将非结构化文本转化为结构化知识图谱，巧妙地解决了上述难题。GraphRAG能显著提升AI系统理解和回答复杂问题的能力，尤其在跨时代、跨学科的问题上表现出色。作者也指出了实施GraphRAG面临的挑战，包括知识图谱构建的复杂性、可扩展性问题以及维护成...

编者按：随着2024年被业界誉为“AIPC元年”，各大笔记本电脑厂商纷纷推出搭载NPU的全新AIPC，而在介绍产品性能时，“NPU”一词频频被提及。但NPU和我们所熟知的GPU之间的区别究竟是什么？我们今天为大家分享的这篇文章将和大家一起初探NPUvsGPU。简而言之，NPU专为加速AI任务而设计，包括深度学习和推理，能够高效地处理大量数据，并利用专用存储器快速执行复杂的AI算法。与GPU相比，NPU体积更小、成本更低、能耗更小，且在特定...

编者按：您是否曾经遇到这样的情况：明明构建了一个功能强大的RAG系统，但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”？这是许多RAG应用开发者面临的共同挑战。这个问题不仅会导致用户体验下降，更可能直接影响RAG系统的使用率和实际价值。如果未能得到妥善解决，之前的辛苦工作恐将付之东流，甚至影响整个项目的成功。这篇文章并非纸上谈兵，而是源自作者在实际项目中的第一手经验。文章详细介绍了5种QueryTr...

编者按：大模型发展了近两年，BaihaiIDP公众号也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。最近，一些企业客户和伙伴来询问，是否有LLM的从0到1的科普贴。他们说：“虽然在很多场景中，LLM都已经渗透入我们的工作生活，但对其内部的运作机制，仍有很多谜团待解决。在应用落地时，LLMs这种“黑箱式”的运作模式，不仅使我们难以完...

编者按：AI能立即改变世界吗？为何巨额投资却难见成效？你是否也在思考：我们开发的AI产品真的解决了用户的需求吗？面对这些问题，许多公司陷入了困境：要么过于专注模型开发而忽视实际应用，要么盲目将AI融入产品而不考虑是否需要。这不仅导致资源浪费，更可能使我们错失AI真正的价值所在。本文深入剖析了AI从实验室走向市场的五大障碍，包括使用成本、产品可靠性、隐私问题、产品安全和用户界面。作者基于对OpenAI、Google等A...

编者按：目前AIAgents在各行各业的应用前景广阔，越来越多的企业开始尝试部署AIAgents，然而如何在企业生产环境中有效部署和管理AIAgents，是工程师们面临的一大挑战。你是否曾面临这样的困惑：如何确保AIAgents在生产环境中稳定可靠地运行？如何应对突发的高并发请求？当AIAgents出现"幻觉"或系统崩溃时，又该如何快速恢复？本文提出了"MultiAgentasaService(MAaaS)"这一概念，认为可以借鉴云应用的最佳实践（bestpractices）...

编者按：随着大语言模型（LLMs）规模的不断扩大，如何在有限的计算资源下高效部署这些模型成为了一个迫切需要解决的问题。模型量化作为一种有效的模型压缩技术，在保持模型性能的同时大大降低了计算和存储开销，因此广受关注。但对于许多人来说，模型量化的具体原理和实现方法仍然是一个“黑盒”。我们今天为大家带来的这篇文章，通过可视化图示详细解析各种模型量化技术的原理和实现方法，为各位读者提供一个全面且直观的模型...

编者按：LLMs规模和性能的不断提升，让人们不禁产生疑问：这种趋势是否能一直持续下去？我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能（AGI）？回答这些问题对于理解AI的未来发展轨迹至关重要。在这篇深度分析文章中，作者提出了一个令人深思的观点：单单依靠扩大模型规模来实现AGI的可能性几乎为零。这篇文章为我们提供了一个清醒的视角，提醒我们在预测AI未来发展时需要保持谨慎和理性。它挑战了业界普遍接受的观点，...

编者按：你是否曾经遇到过这些情况：你向AI助手提出了一个比较复杂的问题，但它给出的回答却比较浅显，甚至完全偏离了你的意图🤔？或者，你询问了一个非常简单的问题，AI助手却给出了一大堆不必要的信息，让你感到烦恼😣？传统的RAG技术虽然能有效减少AI回答内容中的错误，但并不能改进用户最初提交的query内容，因此可能会出现以下这些问题：对于用户提交的简单query，系统可能会消耗过多的计算资源，浪费用户时间和增加资源消...

编者按：在大语言模型(LLMs)的部署及其相关的算力扩容过程中，更换GPU是否也可能会对模型的输出产生重大影响？这个问题的答案对于确保LLMs在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要。我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：即使在相同的开发环境、系统配置和随机种子下，不同的GPU也会导致LLMs产生不同的模型输出。作者通过实验证明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G两种不同GPU的情况下，Mistral7bv0.1模型对相同...

您好，我这边显示正常呀