生活常识共2785篇
排序
从此不再只是召回生成！ 披上Agent盔甲的RAG
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天我要和大家聊聊一些实战关系的内容，大模型在实践的工业场景下最经常出现的2个场景区分为运行助手，copilot，文档，常识库问答，RAG，理想上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向开展了，......
当你钻研过了900个开源大模型名目后 你能学到什么
国外一美女程序员，在Github上经过检索gpt，llm，和generativeai等主要字，从数十万检索结果中获取900个500，star大模型开源名目，她将统计结果放到了网站上，并活期降级star数等消息，同时提供了排序，分组，过滤等工......
在期间序列中的运行 一文总结分散模型 Model Diffusion
分散模型是目前生成式AI中的最外围模块，在Sora、DALL，E、Imagen等生成式AI大模型中都取得了宽泛的运行，与此同时，分散模型也被越来越多的运行到了期间序列中，这篇文章给大家引见了分散模型的基本思绪，以及几篇分散模型用于期间序列的......
长周期时序预测有哪些优化点 一文汇总
长周期时序预测外围疑问长周期时期序列预测，指的是预测窗口较长一类时期序列预测疑问，普通来说，预测长度在50个点以上，就可以以为是长周期时期序列预测疑问，同时，预测长度的参与，会使得模型须要引入更长的历史序列，能力成功更好的预测，相比短周期时......
基于GPT
本文引见如何应用GPT，4o，mini模型和LangChain框架，构建一款能够迅速响运行户查问的AI搜查智能体，文章以一个详细疑问为例，展现智能体的高效性能和老本效益，1智能体性能实例以查问WhatyearwasIBMfoundedand......
两阶段超长周期用户行为序列建模方法总结
当天这篇文章引见的主题是介绍系统中，基于两阶段的超长周期用户兴味建模系列上班，重要引见业内比拟有代表性的由快手宣布的3篇上班，从2020年最开局的SIM初次提出的两阶段行为序列建模方法，到2022年KDD上宣布的TWIN对两阶段分歧性的优化......
如何经常使用聚类剖析宰割数据
本文提醒了聚类剖析在宰割、剖析和洞察相似数据组方面具备的后劲，机器学习不只仅触及做预测，还触及其他无监视环节，其中聚类尤为突出，本文引见了聚类和聚类剖析，着重标明了聚类剖析在宰割、剖析和洞察相似数据组方面具备的后劲，什么是聚类?便捷来说，聚......
大模型微调 Transformers全流程实战 Face Hugging
大模型微调，HuggingFaceTransformers全流程实战内容精选颁布于2024，9，2610，36597阅读0收藏随着大模型在人工智能畛域的兴起，如何将其运行于垂直畛域成为关键疑问，本文形容了模型微调技术，经过调整预训练模型的参......
LLM新巅峰
本文提出了mllm，NPU，这是第一个有效应用设施上神经处置单元，NPU，卸载的LLM推理系统，mllm，NPU的关键设计指标是缩小预填充提前和能耗，它针对干流的仅解码器的变压器架构的LLM，例如LlaMA、GPT等，关键思维是最大限制地在......
微软提出LLM
大型言语模型，LLM，在系统级优化中的新停顿近年来，大型言语模型，LLM，在处置复杂疑问的推理才干方面取得了清楚停顿，使其能够有效治理数千种工具和API调用，这些改良监禁了它们在大规模系统中的后劲，包括UI，网络界面、移动运行程序、SQL后......