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很多人以为RAG的核心是检索或生成， 但真正决定系统表现的，往往是Query 理解的能力。理解得好，后面的检索就像打靶——稳、准、狠。理解得差，模型再强也答不对。“RAG的智能，不在模型，而在解析。在过去的几个月中，我们已经有超过80个同学（战绩可查）反馈拿到了心仪的offer，包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发/0基础转行的同学在短时间
本文系统介绍了构建具身智能系统的五个关键步骤：构建物理实体、运动控制、环境感知、认知决策和自主学习。重点分析了四种常用电机（舵机、步进电机、无刷电机、编码器）的工作原理、优缺点及适用场景，指出编码器是实现高精度控制的核心组件。文章还阐述了仿真平台在机器人开发中的重要性，能够降低研发成本、提高成功率。通过这五个步骤的递进实现，机器人可以从机械装置进化为具备自主学习和适应能力的智能体。
文档摘要：1000字的技术文章→200字要点，比如输入一篇关于“LLM幻觉问题”的文章，摘要会包括“幻觉定义、原因、解决方法、行业影响”。会议录音转摘要：将1小时的会议录音（转文字后）浓缩为500字摘要，标注“决策事项、待办任务、责任人”。新闻摘要：输入一篇5000字的深度报道，模型能提炼出“事件起因、经过、结果、各方观点”。Transformer架构：是LLM的“骨架”——通过自注意力机制实现并
大型语言模型 (LLM) 作为近年来人工智能领域的明星技术，以其强大的文本生成、翻译、问答等能力，吸引了广泛的关注。然而，LLM 并非魔法，其能力的发挥很大程度上取决于我们如何与之“沟通”，即如何编写有效的 Prompt。想象一下，LLM 就像一位技艺精湛的画家，而 Prompt 则是你提供的画布和颜料，以及对作品的期望描述。Prompt 的质量直接影响着最终作品的风格和效果。因此，优化 Prom
25年1月来自马里兰大学的论文“Benchmark Evaluations, Applications, and Challenges of Large Vision Language Models: A Survey”。多模态视觉语言模型 (VLM) 已成为计算机视觉和自然语言处理交叉领域的一项变革性技术，使机器能够通过视觉和文本模态感知和推理世界。例如，CLIP [209]、Claude [1
大型语言模型 (LLM) 是一种人工智能 (AI)人工智能 (AI)人工智能 (AI)程序，它可以识别和生成文本以及完成其他任务。LLM 经过了庞大的数据集庞大的数据集庞大的数据集的训练，因此称之为“大型”。LLM 在机器学习机器学习机器学习的基础上构建：具体来说，它是一种称为 Transformer 模型的神经网络神经网络神经网络。简单地说，LLM 是一个计算机程序，已经为它提供了足够多的示例，
本文着重于对各种的方法的思想总结，非严谨推导来自：无数据不智能进NLP群—>加入NLP交流群ChatGPT从入门到深入（持续更新中）循环记忆输入Recurrent Memory Transformer (RMT)总体思想：将长文本分段之后得到嵌入向量与记忆向量拼接，得到新的记忆向量之后与下一段再循环输入transformer。注意：此论文实验结果在bert-base-cased（encode
稳居技术岗榜首，比后端开发高出32%。某招聘平台数据显示，“算法工程师”相关搜索量近三年增长217%，甚至催生了“算法媛”“算法课”等衍生商业概念。但在某大厂算法团队的年度离职面谈中，我听到最多的却是：“每天80%时间在处理数据倾斜，和想象中的‘研发高精尖模型’完全不一样”“35岁突然发现，能投递的岗位比应届生还少”。当你不再纠结于模型精度的0.1%提升，转而优化线上服务的响应速度，才算真正踏入这
摘要 视觉语言模型（VLM）为无人机视觉语言导航（VLN）带来革命性变革。本文系统分析了GPT-4V、LLaVA和Qwen-VL等主流VLM的技术特点及其在VLN中的应用。这些模型通过统一视觉和语言表示，实现了端到端的多模态理解，显著提升了导航系统的感知和决策能力。文章详细介绍了各模型的架构设计、部署方法及适用场景，并对比了它们在参数规模、开源性和多语言支持等方面的差异。研究表明，VLM通过直接处
借助上述这些现成可用的模型，你能够为各类具体任务精准选择适配的工具。本榜单涵盖了兼具通用性与专业性的模型组合，既包括Meta、DeepSeek等机构推出的通用型模型，也包含Stable Diffusion、StarCoder 2等专注于特定领域的专业模型。这种丰富的多样性表明，大型语言模型领域并非仅由早期采用者或科技巨头所垄断，而是一个对各类创新主体开放包容的空间。
22年12月来自谷歌的论文“Large Language Models Encode Clinical Knowledge“。
随着大语言模型在现实场景中逐渐落地（例如 ChatGPT 和 Gemini），其生成内容的安全性也开始逐渐被大众关注。通常来讲，我们希望大模型避免生成包含危险内容的回复，从而减少对用户的不良影响，因此评测一个大模型的安全性并分析其弱点成为了一件急需完成的事情。上海人工智能实验室研究团队提出了新的大模型安全 Benchmark SALAD-Bench。相比以往的 Benchmarks，SALAD-B
自ChatGPT模型问世后，在全球范围内掀起了AI新浪潮。有很多企业和高校也随之开源了一些效果优异的大模型，例如：Qwen系列模型、MiniCPM序列模型、Yi系列模型、ChatGLM系列模型、Llama系列模型、Baichuan系列模型、Deepseek系列模型、Moss模型等。图片来自：A Survey of Large Language Models并且在去年的一整年中，大多数人都在做底座通
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。如果在jupyter中无法释放显存，请重启这个jupyter notebook。
随着大型语言模型（LLMs）的出现，医疗人工智能（AI）经历了重大的技术进步和范式转变，突显了LLMs简化医疗服务交付和提升患者结果的潜力。鉴于这种快速的技术进步，本调查追踪了医学大型语言模型（Med-LLMs）的最新进展，包括背景、关键发现以及主流技术，特别是从通用模型向医疗专业应用的演变。首先，我们深入探讨了Med-LLMs的基础技术，指出如何逐步适应并精炼通用模型以应对复杂的医疗任务。其次，
传统方法大多基于数值建模——无论是统计模型（如 ARIMA）、深度自编码器，还是近期兴起的时序基础模型（如 TimesFM、UniTS）其共同局限在于：它们学习的是“正常数据的分布”，而非“异常的语义”。通过精心设计的 prompt，VLM 被引导执行三项操作：保留真正偏离全局模式的异常、剔除与历史行为一致的“伪异常”、并补充可能被初筛遗漏的宏观异常（如缓慢漂移）。而在日常运行阶段则完全正常。这种
数年前，encoder-decoder还是深度学习书籍里面一个非常不惹眼的章节，随着如今算力不断提高，已然要取代CNN一统天下了。1. 基础1.1 Embedding首先需要用到embedding：从数学上来说其实是一种降维技术，把K维的0-1特征向量用k维的浮点数特征向量表示。直观代码如下：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers
自然语言处理
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九章云极普惠算力
