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大型语言模型 (LLM) 是一种先进的 AI 系统，它通过使用复杂的神经网络（例如 Transformer）处理大量数据来生成类似人类的文本。它们可以创建内容、翻译语言、回答问题和参与对话，因此在客户服务和数据分析等各个行业中都具有重要价值。自回归 LLM根据前面的单词预测句子中的下一个单词，这使其成为文本生成等任务的理想选择。自动编码 LLM专注于编码和重建文本，擅长情感分析和信息检索等任务。混
PageIndex：颠覆传统RAG的推理式知识检索新范式 PageIndex开源项目创新性地摒弃向量数据库和文本分块，通过构建分层树状索引模拟人类专家推理过程，显著提升长文档检索精度。该项目受AlphaGo启发，采用"目录-章节"结构支持多步推理检索，具备三大突破性特征：(1)完全基于结构化推理而非语义相似性匹配；(2)保留完整文档上下文实现可解释检索；(3)支持视觉模式直接处
在大数据和人工智能时代，机器学习 (Machine Learning,ML) 和 深 度 学 习 (DeepLeamning,DL) 已经成为各行各业解决问题的有效方法，自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP) 是深度学习的重要应用领域之一。
作者：Daniil A. Boiko1,Robert MacKnight1,Ben Kline2,Gabe Gomes基于 Transformer 技术的大语言模型（LLMs）在多个领域已取得显著进展，例如自然语言处理、生物学、化学和计算机编程。本文展示了由 GPT-4 驱动的人工智能系统 Coscientist 的开发与能力。Coscientist 能自主设计、规划并执行复杂的实验，它整合了大语
如今，大模型及相关的生成式人工智能技术已经成为科技产业变革的新焦点，但大模型存在一些风险（容易产生偏见内容、虚假信息），其行为难以预测和控制。因此，如何持续监控和评估大模型行为以降低这些风险成为当下产学研各界的研究难点。本文作者通过分析 ChatGPT 在 35 天内对一组固定 prompt 的回答，探索了 7 组指标来评估 LLM 的行为变化。
要知道，在目前的市场里，但凡叫得上名字的大模型公司，其市场团队和 PR 公关团队基本都是必选项，每次这些公司一发新模型，又是搞发布会，又是铺天盖地搞产品投放和产品营销，生怕用户不知道、不买账。再强大的大模型，本质上仍是一个大脑，但如果缺乏配套的工程化体系，它就像一个只会思考却不会行动的巨人，而 Harness 要做的，正是模型之外的所有工作。梁文锋曾说，创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由
在本地新建任意文件，通过“查看-勾选文件扩展名”来使新建的文件可改扩展名，之后将新建文件名改为.env，在该文件中可加入“xxx（API-KEY名）=xxx（API-KEY值）"以通义千问为例，其API-KEY名为DASHSCOPE_API_KEY，在。页面可建立自己的API-KEY。
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