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在提示工程中，链式思维（Chain-of-Thought）提示是一种强大的工具，可以显著提高生成式人工智能的性能。通过逐
在检索和重排序任务中，Conan-Embedding模型表现出显著的性能提升，表明增加的负样本数量和质量使模型能够看到更
Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署生成式 AI 应用。融合 Backend as Se
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知、实战学习、面试题等，资料免费分享！
模型，用于解决视频CLIP模型在理解长描述方面的能力不足问题。具体来说，**数据收集系统：**首先，作者建立了一个自动数据
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人工智能大模型在医疗行业的应用场景日益丰富，涵盖了智慧医疗、医疗元宇宙、医学研究等多个领域。在这些应用
分治策略的思想是将一个复杂的问题分解为两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。表链提示技术，将表格数据被明确地用在推理链中作为中间思维结果的代理，该算法包括两个步骤：首先是动态规划，大模型根据输入查询和以前操作的历史记录从操
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RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时
ChatGPT 作为⼀种强⼤的⾃然语⾔处理模型，已经成为⼈⼯智能领域的重要研究⽅向之⼀。在不断的发展和创新中，ChatGPT 已经
端到端模型，是一个直接由输入获取输出的过程最近有一个很火的关于人工智能模型的词——端到端模型。那么什么是端到端
Graph RAG 是 RAG 方法的一个高级变体，其特点是引入了图结构数据。与将知识库视为平面文档集合不同，Graph RAG 将信息
现有基于LLM的智能体虽然在功能上取得了进展，但，导致在研究和开发中存在，在软件架构上缺乏统一。“A survey on LLM based autonomous a
虽然提供的通用提示词效果良好，但可能能够通过针对特定领域或用例定制的提示获得更好的结果（例如，包括知识库中仅在其他
由于模型具有固定的上下文长度，因此在上下文窗口中包含整个对话的用户和助手之间的对话无法无限期地继续。如当我们与大模
2、在提问时说明目标受众，例如，告诉 LLM 你的受众是该领域的专家。3、把复杂的任务分成几个简单的小问题，逐步
传统机器学习涉及模型评估与选择、线性模型应用、分类与回归等多种技术，旨在通过训练数据集学习并构建模型，以实现对未知数据的准确预测或分类。
CNN是深度学习中最常用于处理图像和视频数据的网络结构。它通过卷积层自动提取图像中的局部特征，并通过池化层减少数据的空
优化算法是用于寻找最小化或最大化某个目标函数（如损失函数）的参数值的方法。在深度学习中，这通常涉及到调整神经网络的权重和偏置，涉
在当今快速发展的人工智能领域，对话式人工智能（AI）正经历着一场由大模型技术引领的转型。这种转型标志着对话式AI从传统的预设规则模式，逐渐转变为更加智能和灵活的生成模式。
作为一个产品经理，你可能已经熟悉了一些常见的AI技术和应用，比如机器学习、深度
Hugging Face 提供了 evaluate 库来计算模型的评估指标。例如，我们可以使用准确率（accuracy）作为评估指标。
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该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。
大型语言模型（LLM）面临两个问题，第一个问题是LLM会产生幻觉，第二个是LLM的知识中断。
一直以来，人们都在追求能够达到或超越人类水平的人工智能，AI Agent目前被视为能够实现这一目标的有前途的载体。Agent是能够感知环。
与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。总
LLaMA的全称是Large Language Model Meta AI，直译为“大语言模型元AI”。由于“Llama”在西班牙语中意为“羊驼”，
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