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Prompt调优，顾名思义，是通过调整输入给模型的提示词（Prompt），来引导模型生成更为准确、连贯或符合预期的输出
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当国外OpenAI的权力的游戏反转再反转的时候，国内的AI创业者们除了吃瓜之外也没闲着。有很多程序员正在AIGC赛道中默默发财，有通过短视频做内容爆火，接广告的；有卖AI解决方案的；有卖AI课程的；也有卖AI产品，慢慢做大做强的…更不必说，那些拿下“人均年薪100万”大模型相关岗位的“赢家们”。拼多多杀入大模型，狂发年薪百万的大模型offer。vivo副总裁周围也表示目前vivo大模型的人才成本平
最近有很多小伙伴问我，之前从事的其他领域的编程，现在想要学习AI大模型开发的相关技能，不知道从哪下手，应该学习些什么，下面四个是我认为从事大模型开发，必须掌握的四个开源工具，大家可以作为参考：1、Hugging Face（抱抱脸）Hugging Face是现在最大的AI开源社区，里面提供了很多的预训练模型，是一个模型库，很多人会把自己训练好的模型上传上去，大家可以免费下载使用。下载下来之后，我们就
Freeze-Omni通过单码本Codec模型压缩语音表示，结合NAR和AR解码器生成高质量语音token，最终通过Codec解码
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本文主要围绕RAG，介绍了2个工作，一个是RAG与知识图谱结合：全局视角的知识图谱构建RAG框架Graphusion，重点看看其使
论文中提出了一种ChunkRAG的新的检索方法，旨在解决 RAG 获取文档时会检索到不相关或关联较弱的信息，而ChunkRAG通
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单智能体= 大语言模型（LLM） + 观察（obs） + 思考（thought） + 行动（act） + 记忆（mem）多智能体= 智能体 + 环境 +
在人工智能时代，AI大模型已成为技术创新的焦点。对于即将踏入职场的新鲜人，尤其是秋招生来说，掌握AI大模型
为了确保生成的函数调用符合API的预定义格式，需要定义一个严格的Schema。Schema规定了每个API的参数类型、结构
AI 行业上升期有不少的新公司、新产品出现，对人才的需求量也在增加，想要转行 AI 产品经理的人数也不少。我从 B 端转
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在传统的RAG系统中，我们往往用“相关性”来评价检索到的文档质量。比如用户问“特斯拉Model 3的价格是多少？进行调整...
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自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带
• 在初始预训练阶段，Qwen2-VL接触到大约6000亿个token，专注于学习图像-文本关系、图像中的文本识别（OCR）和图像分类
在2024年世界人工智能大会·腾讯论坛上，腾讯研究院联合上海交通大学、腾讯优图实验室、腾讯云智能发布了《2024 大模型十大趋势–走进「机器外脑」时代》报告。报告强调了大模型技术在推理分析、创意生成、情绪智能等方面的实质性飞跃，预示着人工智能将作为人类的「外脑」，提供智力外挂。十大趋势1. 算力底座AI基础设施的增长，特别是算力的提升，将从万卡迈向十万卡集群，实现速度和效率的双重提升。2. 推理分
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大模型，是指拥有庞大参数量、超强计算能力和深度学习能力的模型。这些模型能够处理复杂的数据模式，并在自然语言处理、图像识
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