AgentRE 用智能体框架提升知识图谱构建效果 重点是开源！
图片1.背景关系抽取，RelationExtraction，RE，是指将非结构化文本转化为结构化数据，关系三元组，，在知识图谱构建等领域扮演了重要角色，但是关系抽取往往因为关系类型的多样性和句子中实体关系的模糊性等问题，导致难以实现高效的R......
从原理到挑战 梳理AI智能体应用
智能体应用，融合前沿AI技术，提供自主决策和复杂任务处理的智能化解决方案，1引言智能体应用，依托人工智能技术，能够根据用户的输入和环境变化，独立自主地执行任务并做出决策，这些应用配备了尖端算法和工具，不仅能够制定行动计划，还能即时优化策略......
如何采用最少的代码启动LLM  API服务器
本文介绍了两种无需编写代码即可设置开源LLMAPI服务器的解决方案，近几个月来，开源的大型语言模型一直在迅速发展，Meta公司发布了LLaMA，随后又发布了一系列其他模型，这导致很多企业运行自己的LLM的兴趣激增，拥有自己的LLM，例如LL......
评估角色agent与LLMs PersonaGym
一、结论写在前面论文来自卡内基梅隆大学，伊利诺伊大学芝加哥分校，佐治亚理工学院，普林斯顿大学等等论文标题，PersonaGym，EvaluatingPersonaAgentsandLLMs论文链接，https，arxiv.orgpdf2......
Luma同时开放API 文生视频模型Runway
著名文生视频模型Runway宣布开放最新文生视频模型Gen3AlphaTurbo的API，帮助开发者将该功能集成在应用中，Runway的API提供了两个套餐，&，ldquo，Build&，rdquo，主要面向希望......
大模型推理服务 智能对话新纪元
在人工智能的浪潮中，大型语言模型凭借其强大的对话理解和生成能力，引领了智能对话技术的潮流，企业和个人对于私有化智能服务的需求日益增长，将这样的大模型部署为专属服务显得尤为重要，今天，让我们一起探索如何将大模型私有化部署，构建你的智能助手，1......
LLMs在自然语言规划上的基准 PLAN NATURAL
一、结论写在前面论文来自GoogleDeepMind，论文标题，NATURALPLAN，BenchmarkingLLMsonNaturalLanguagePlanning论文链接，https，arxiv.orgpdf2406.04520......
引入数学主题树基准来全面评估LLMs LLMs并非智能思考者
摘要，大型语言模型，LLMs，在数学推理方面展示了令人印象深刻的能力，然而，尽管取得了这些成就，当前的评估主要限于特定的数学主题，尚不清楚LLMs是否真正参与了推理，为了解决这些问题，我们提出了数学主题树，MaTT，基准，一个具有挑战性和结......
实际应用中如何选择 检索生成 RAG 长文本大模型 vs
编者按，大模型的上下文理解能力直接影响到LLMs在复杂任务和长对话中的表现，本期内容聚焦于两种主流技术，长上下文，LargeContextWindows，和检索增强生成，RAG，这两种技术各有何优势，在实际应用中，我们又该如何权衡选择，文章......
GPU 前如何计算与优化 内存需求 #AIGC创新先锋者征文大赛# LLMs 部署
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，想要部署大语言模型，LLMs，，却不知该如何估算所需的GPU内存，在项目预算有限的情况下，是否曾因为GPU内存估算不......