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揭秘大言语模型的判别分歧性应战 能否在追问中坚持判别

揭秘大言语模型的判别分歧性应战 能否在追问中坚持判别

多轮对话中大言语模型在做出正确判别后,假设面对追问中的质疑、否认、误导等搅扰它还能坚持先前的正确判别吗,最近来自南京理工大学,NJUST,的钻研者们发现大言语模型,LLMs,在面对追问时经常会在其判别上坚定,即使原始判别是正确的,这种判别的......
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AI Agent要如何修炼 才干真正落地

AI Agent要如何修炼 才干真正落地

嘉宾丨薛磊撰稿丨诺亚出品,技术栈,微信号,blog51cto,本文整顿自九章云极DataCanvas资深算法工程师薛磊在WOT2024大会上的主题分享,,在AI技术突飞猛进的当下,智能体,Agent,技术正迅速崛起,成为AI畛域的一大热点,......
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一文看懂RAG的各种套路

一文看懂RAG的各种套路

背景检索技术是指解析查问,并从外部数据源中失掉有关消息,在搜查、问答、介绍系统等多个畛域失掉宽泛运用,比如谷歌、Bing、baidu都是检索技术成功运行的典型代表,这些搜查引擎可以精准挑选并提供与用户查问相婚配的网页和文档,大大优化了消息检......
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仅1.3B!Janus 一致多模态了解和生成

仅1.3B!Janus 一致多模态了解和生成

Janus是一个一致的多模态了解和生成的大型言语模型,MLLM,,它将多模态了解和生成的视觉编码解耦,Janus基于DeepSeek,LLM,1.3b,base构建,该模型训练时经常使用了大概5000亿个文本token的语料库,在多模态了解......
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Meta颁布1B和3B端侧模型 11B和90B多模态模型 Llama3.2开源

Meta颁布1B和3B端侧模型 11B和90B多模态模型 Llama3.2开源

早上起来发现,MetaAI又开源模型,文本模型开源了端侧小模型1B和3B模型,也是初次开源了多模态大模型11B和90B两个版本;同时还开源了一个LlamaStack名目,Blog,https,ai.meta.com,blog,llama,3......
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与Meta AI 战略 以及新的开明前沿模型生态系统 的 3.1 解析Llama

与Meta AI 战略 以及新的开明前沿模型生态系统 的 3.1 解析Llama

当天,Meta颁布了Llama3.1模型,间断了他们从最后的Llama3,预览版,开局就践行的开源理念,即尽早颁布和频繁颁布,Llama3.1模型有三种规模,8B、70B和常年风闻中的405B参数,关于其规模来说,这些模型是同类中最低劣的开......
koi 11-15
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关于大模型在企业级运行中的选用疑问不懂回复

关于大模型在企业级运行中的选用疑问不懂回复

​,企业级运行和平时学习是两回事,千万不能一概而论,在前面的​​千万不要为了浪费老本而选用小模型,特意是开源模型​​这篇文章中,便捷说明了为什么尽量不要选用小模型,而后文章上方有些评论,或许感觉作者说的都是废话,或许模型不好间接换就行了,但......
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你能否还在以为大模型没什么实践作用 理想上大模型运行曾经遍地开花

你能否还在以为大模型没什么实践作用 理想上大模型运行曾经遍地开花

​,假设你觉得一件事没有存在感,但它又确实存在,那么要素就是你不够了解它,自己并不是人工自动半路还俗,之前是做javaweb开发,只不过这两年人工自动比拟火,而且其后劲也无须置疑,因此就想转到人工自动这个行业中来,刚开局接触大模型技术时,啥......
koi 11-15
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大模型运行守业的草台班子

大模型运行守业的草台班子

​,整个环球都是一个草台班子,但区别在于有的草台班子会越来越好,有的草台班子会越来越差,在很多人看来,守业应该是一件很轻薄的事件,须要人力,技术,资源,资本等等各种乌七八糟的物品;但理想上守业没有想的那么复杂,而且远比你构想中的要便捷的多,......
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基于MoE的通用图像融合模型 减少2.8%参数成功多项义务

基于MoE的通用图像融合模型 减少2.8%参数成功多项义务

图1不同融合义务的源图像对融合结果的主导强度变动钻研背景与动机图像融合的目标是将同一场景中不同传感器捕捉的多源图像的互补消息整合到单个图像上,这种形式理论被用于提取图片关键消息和提高视觉品质,目前,普通的图像融合关键包括多模态、多曝光、多焦......
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