最近爆火的GraphRAG是什么 真的能用于商业应用吗
GraphRag解决了什么问题在朴素的RAG，自我检索生成模型，中，我们使用一个向量库作为我们的知识库，当用户提出查询时，该系统从向量库中匹配顶部K个元素作为上下文，并将这个上下文与提示和查询一起交给大型语言模型，LLM，进行回答，现在，让......
一文彻底搞懂深度学习
在深度学习中，过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两大问题，它们会严重影响模型的泛化能力，过拟合，模型太复杂，学了噪声，训练数据上表现过好而在新数据上表现差；欠拟合，模型太简单，没学够特征，训练数据和新数据上都表现不佳，为了解决这些问题，可以采......
！ 致敬开发者的 超级码力 智汇成海 智汇金秋创造季
随着秋风送爽，我们迎来了硕果累累的季节，在这一年中程序员最特别的日子&，mdash，&，mdash，1024程序员节，我们向改变世界的代码&，ldquo，魔法师&，rdquo，们致敬！......
NeurIPS24 针对时序预测中时间戳特征的研究
这篇文章给大家介绍一下北邮在NeurIPS2024中发表的一篇时间序列预测工作，重点研究了如果有效利用时间戳特征提升时序预测效果，相关方法可以嵌入到现有的各类SOTA时序预测模型中，论文标题，RethinkingthePowerofTime......
优雅谈大模型 一文读懂LoRA
Microsoft于2021年推出的LoRA是一种经济型微调模型参数的方法，现在大模型的参数规模动不动都在10亿级别以上，微调大模型，微调这里代表着SFT，例如读者将某个大模型拿到自身领域，想使用自身领域的知识再次训练和精校大模型，就属于模......
困境 项目或将激发出一大批高价值生成式AI场景 虚拟小人 叫好不叫座 微软 打破
对于一个用户系统，通常有一个非常有效的用户增长方法就是做用户AB实验，我们将不同的策略投放给不同的用户，以观察他们的反馈来优化策略，更进一步，我们甚至希望在策略上线前，就能观察到不同人群的反应是什么，是否能够达到我们策略的预期，在过去大模型......
如何通过实时数据提升AI准确性并减少 RAG 幻觉
在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的&，ldquo，幻觉&，rdquo，Hallucinations，为了解决这一问题，出现了一项先进的......
革命 游戏中的生成式 AI
AI改变游戏，这项工作的变革性不仅在于它节省了时间和金钱，同时也提供了质量&，mdash，&，mdash，从而打破了经典的&，ldquo，成本、质量或速度只能有两个&，rdquo，的三......
商业精细调整API能够如何融入LLMs中的新知识 FineTuneBench
研究背景这篇文章研究了商业微调API在将新知识注入大型语言模型，LLMs，和更新现有知识方面的效果，尽管OpenAI和Google等提供商提供的商业LLMs微调API具有灵活的应用适应性，但其有效性尚不清楚，该问题的研究难点包括，微调方法的......
只需8步 手把手教你用LangGraph创建AI智能体
AI领域正从基础的RAG系统向更智能的AI智能体进化，后者能处理更复杂的任务并适应新信息，LangGraph作为LangChain库的扩展，助力开发者构建具有状态管理和循环计算能力的先进AI系统，本文教大家如何使用LangGraph开发一个......