咱们一同聊聊基于时空特色提取的高翻新预测模型
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，1模型全体结构模型全体结构如下所示，分支一，经过......
这些名目你应该知道！ 将代码库或网站一键转成单个文件供应LLM
在LLM运行开发中，一个关键义务是构建高品质的揭示，由于揭示的品质间接影响LLM的性能体现，而其中至关关键的局部是高低文背景消息，RAG中的检索目标也正是为结构这些背景素材，如今，咱们将关注一个衍生疑问，如何将复杂结构的内容仓库，如代码库、......
A16Z 导出你的大脑给AI 你将收获什么
a16z剖析师最新宣布的文章，ExportYourBrain，HowIUploadedMyselftoAI，展现了一个令人振奋的产品方向，导出咱们的大脑给AI，从而在日常生存和上班中取得史无前例的效率和洞察力，这篇文章指明了未来一个十分有前......
AI记忆模块如何优化生成品质 揭秘MemoRAG
RAG技术曾经成为当下优化大言语模型，LLMs，生成品质的关键手腕，但是，传统的RAG方法在处置含糊消息需求或非结构化常识时存在清楚局限性，近期，一项名为，MEMORAG，MOVINGTOWARDSNEXT，GENRAGVIAMEMORY，......
以及强化学习的运行场景 从具身智能再谈强化学习 为什么须要强化学习
学习的环节，是一个始终发生偏向和调整的环节，学习的环节是一个学习——验证——再学习——再验证的环节，在此之前也有写过对于强化学习的文章，但那时更多的是逗留在概念形容和称号解释的阶段，便捷来说就是知道有强化学习这个概念，但不知道它是用来处置什......
最近一段期间对于大模型技术的学习及运行的心得体会
怎样把大模型的各种技术与运行场景相联合是一个值得思索的疑问，当天这篇文章应该算是对这几个月以来学习和运行大模型技术的总结，也可以说是这段期间的心得体会，当天关键从技术与运行两个方面来讲，当然也会夹杂着一些自己的了解与想法，对于大模型技术的学......
Transformers学习高低文强化学习的时期差分方法
高低文学习指的是模型在推断时学习才干，而不须要调整其参数，模型，例如transformers，的输入包括高低文，即实例，标签对，和查问实例，即提醒，而后，模型能够依据高低文在推断时期为查问实例输入一个标签，高低文学习的一个或者解释是，，线性......
多模态大言语模型综述 严重更新 Stars 8.3K
去年6月底，咱们在arXiv上颁布了业内首篇多模态大言语模型畛域的综述，ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，，系统性梳理了多模态大言语模型的停顿和开展方向，目前论文援用120，，开源GitHub名目......
Qwen2
文章链接，https，arxiv.org，pdf，2409.12191Github链接，https，github.com，QwenLM，Qwen2，VL亮点直击本文引见了Qwen系列大型视觉言语模型的最新成员，Qwen2，VL系列，该系列包......
LLaMA
大型言语模型，LLMs，如GPT，4等，曾经在多个畛域展现了其弱小的才干，能够经过对话协助人们成功各种义务，但是，这些模型在须要语音输入或输入的场景中仍面临清楚的限度，虽然最近的技术停顿，如GPT，4o，优化了语音交互的照应速度，但依然存在......