很长一段时间以来，人工智能（AI）能够像人类一样有效地理解视觉和文本线索的想法似乎遥不可及且难以想象。然而，随着多模态人
12月26日那个晚上非常不平凡，一件大事注定要被AI界写进里程碑。一夜之间，全球开源界最强模型不再是Llama了
他们将生成式 AI Agent 定义为“一个通过观察世界并利用其可用工具采取行动来实现目标的应用程序。
随着大语言模型（LLMs）的演进，它们提供个性化和上下文相关响应的能力具有改变用户体验的潜力。然而，现有的个性化方法通
OpenHands是一个基于 AI 的软件开发平台，旨在通过多智能体协作的方式，帮助开发者更高效地进行软件开发。能够
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generatio
本研究提出的PGraphRAG框架通过创新性地结合图结构和检索增强生成技术，有效提升了大语言模型的个性化能力。实验结果表明，该方法在多
聪明人往往很“懒”，但这种“懒”其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径，用最少的力气获得最大的成果
K-RagRec框架包含五个核心组件：分层知识子图语义索引自适应检索策略知识子图检索知识子图重排序知识增强推荐生成提
不同的地区和行业对这三个领域的需求不同。例如，如果你所在的地区或你想进入的行业对图像和视频分析的需求较高，
DeepSeek V3最近在AI社区掀起了一股热潮，它已经成功登上了LMS排行榜的榜首位置。对于一个开放权重模型来说，这是一个相当
一般来说，任何可以通过编程方式定义和调用的东西都可以定义为工具，并向 LLM 提供随附的 JSON 定义。因此，RAG 功能可
由于多轮聚类和随机异常值采样可能导致语义信息损失，Bazaarvoice 采取措施确保总结的真实性。对于每个产品，通过
在本文的结尾，我们将结合理论与代码，基于动物图像及描述的数据集，详细介绍如何实现上述两种多模态检索方法。最终，该系统
然而，这些方法忽视了用户的约束条件（例如性能/计算需求），生成的测试时样本特定解决方案难以部署，并且有时需要低
2022年，Google探索了提示词由三元组⟨输入、思维链、输出⟩ 组成，语言模型在推理任务中的能力。思维链指的是一系列中间自然语
在Transformer框架中，掩码（Mask）是一种重要的机制，如上图的位置1，2，3，包括编码器，解码器中的自注意力层和交叉注意力层中，都会
本文全面分析了查询优化技术在LLMs中的应用，特别是其在RAG场景中的重要性。通过总结和分类现有的查询优化技术，阐
理想中的Agent，它们能够像人类一样思考和推理，执行复杂任务，甚至展现出一定的创造力。对于这些操作而言，“记忆”是Agent很重要的一个模块。就像人类
Transformer编码器的作用是特征提取，而解码器的作用是特征重建像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之
检索增强生成 (RAG) 流程正在彻底改变我们与大型语言模型 (LLM) 的交互方式。RAG 不再仅仅依赖这些模型中预先训练的知识，而是
大模型的核心点就在于特征的提取和重建，大模型技术的所有一切都是为了这个核心点服务对大模型有过了解的人应该都知道Tr也逐渐变得越来越重要。
本文推出了HunyuanProver——一款基于Hunyuan 7B模型微调的语言模型，旨在与LEAN4配合，实现交互式的自动定理证明。针对数据稀疏问题，本
在NLP中语言建模的基础上，下一个token预测（）已取得了相当的成功
尽管RAG模型在许多应用中表现出色，但它们在实际使用中也可能面临回答不准确的问题，那么如何有效地诊断和解决这些问题就显得尤为重要。亚马逊发布了一个全新的开源工具——RAGChecker，旨在帮助开发者和研究人员对RAG系统进行全面、可靠、细粒度诊断，着重解决AI回答不准的问题，并为进一步提升性能，提供可操作的方向。这个工具就像是给RAG系统开了一剂"药方"，帮助它"康复"，为我们的开发者打造更智能
1.1 Transformer 的生态系统1.2 使用Transformer 优化NLP模型1.3 我们应该使用哪些资源1.4 本章小结1.5 练习题
ModernBERT有两个模型尺寸：139M的Base模型和395M的Large模型，可以作为任何类似BERT模型的即插即用替代品。论文
反馈驱动改进PW 的核心是利用迭代反馈循环，LLM 在其中生成、批评和改进自己的提示和示例。这种持
AI Agent：AI Agent 是一个具有自主意识的智能实体，它能够感知环境、进行推理决策，并采取相应行动。就像一位能干的私人助理，它不仅能执行指令，更重要的是能够理解任务背景、制定执行计划，并在遇到问题时灵活调整策略。AI Agent 的核心在于其自主学习和决策能力，它能够通
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是Transformer模型中的一个核心组件，
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![[RAG-QO] 查询优化策略在RAG中的作用与最新进展](https://s2.51cto.com/images/blog/202501/04003933_677812c59c4fa57684.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
