中科大等意外发现 大模型不看图也能正确回答视觉问题！
大模型不看图，竟也能正确回答视觉问题，！中科大、香港中文大学、上海AILab的研究团队团队意外发现了这一离奇现象，他们首先看到像GPT4V、GeminiPro、Qwen1.572B、YiVL34B以及LLaVANext34B等大模型，不管是......
如何利用RAG Agent轻松解决企业复杂问题
1、大模型的痛点大模型技术席卷全球，为日常工作和生活带来便利，但也面临时效性、准确性等问题，如何提升大模型的性能，解决其挑战，构建高级应用，成为重要待解决问题，RAG，检索增强生成，技术通过信息检索和文本生成，显著提升了大模型的性能，但RA......
如何使用聚类分析分割数据
本文揭示了聚类分析在分割、分析和洞察相似数据组方面具有的潜力，机器学习不仅仅涉及做预测，还涉及其他无监督过程，其中聚类尤为突出，本文介绍了聚类和聚类分析，着重表明了聚类分析在分割、分析和洞察相似数据组方面具有的潜力，什么是聚类简单来说，聚类......
Face 大模型微调 Hugging Transformers全流程实战
随着大模型在人工智能领域的兴起，如何将其应用于垂直领域成为关键问题，本文描述了模型微调技术，通过调整预训练模型的参数，使其适应特定任务，从而提升模型在特定领域的表现，文中以Yelp数据集为例，详细介绍了如何使用HuggingFaceTran......
如何使用HippoRAG增强LLM的记忆
译者李睿审校重楼大型语言模型，LLM，已经证明是一种非常宝贵的思考工具，经过大量文本、代码和其他媒体数据集的训练，它们能够创作出接近人类水平的文章、翻译语言、生成图像，还能以信息丰富的方式回答人们提出的问题，甚至可以编写不同类型的创意内容，......
HippoRAG如何从大脑获取线索以改进LLM检索
译者李睿审校重楼知识存储和检索正在成为大型语言模型，LLM，应用的重要组成部分，虽然检索增强生成，RAG，在该领域取得了巨大进步，但一些局限性仍然没有克服，俄亥俄州立大学和斯坦福大学的研究团队推出了HippoRAG，这是一种创新性的检索框架......
人类如何通过机器智能增强认知过程和行为
计算逻辑以各种形式出现，就像其他类型的逻辑一样，本文将重点介绍计算逻辑中的溯因逻辑编程，ALP，方法，并将论证ALP代理框架，它将ALP集成到代理的操作周期中，为解释性推理和规范性推理提供了一个具有说服力的模型，ALP代理框架作为一个解释性......
如何改进RAG模型的性能
本文中将重点介绍如何优化RAG系统，使其尽可能高效，我们从多个角度介绍RAG系统，深入了解其用途以及如何优化，介绍检索增强生成，RAG，模型通常被称为RAG系统，在AI行业得到极大的关注，这种模型背后的概念很简单，我们允许模型根据需要从单独......
Mixture
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！首先，让我们来聊聊LLM，这些模型通过在海量数据集上预训练，已经展现出了惊人的能力，无论是理解还是生成自然语言，它们都能做得很好，但问题来了，这些模型的规模和训练成本都很高，这让它们在实际应用中......