✍???? 本文作者：俊广、卓立、凌潼、青萤1. 背景随着在搜索、推荐、广告技术上多年的迭代积累，业界逐步形成了召回（匹配）、粗排、精排这一多阶段的系统架构。其中，召回作为链路的最前端，决定了业务效果的天花板。召回阶段的主要目的是从全量广告库中高效筛选高质量top-k集合给后链路进一步打分&排序。近年来，随着机器学习，尤其是深度学习技术的发展，学术界及工业界已经全面进入到了 model-b

作者|杨浩单位|阿里达摩院研究方向|自然语言处理背景在传统的NLP单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使用...

导读本次分享聚焦于多模态 RAG 的实现路径与发展前景。核心议题涵盖五方面：1.基于语义抽取的多模态 RAG2.基于 VLM 的多模态 RAG3.如何 Scale 基于 VLM 的多模态 RAG4.技术路线的选择5.问答环节分享嘉宾｜金海 Infiniflow 联合创始人出品社区｜DataFun01基于语义抽取的多模态 RAG多模态 RAG 的发展方向旨在构建一个高度集成的系统，能够无...

© 作者｜陈昱硕机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院导师｜赵鑫研究方向 | 推荐系统为了缓解推荐系统中存在的数据稀疏以及冷启动等问题，部分研究者尝试将多模态信息引入推荐系统中，...

©作者｜刘子康‍‍‍‍‍‍‍‍机构｜中国人民大学研究方向｜多模态，自然语言处理引言随着大语言模型的迅速发展，如何将大语言模型应用在视觉领域也成为了一个热门研究方向。在本文中，我们从MLLM的训练，安全性分析，高效部署等方面，筛选并总结了十篇论文，展示了当下多模态大语言模型研究的具体内容。LAW OF VISION REPRESENTATION IN MLLMS本文主要研究了多模态大语言模型中模型.

作者|陈河宏@阿里巴巴随着知识图谱技术的发展，其在电商、医疗、金融等领域得到了越来越广泛的应用。在过去的几年间，我们团队一直致力于探索知识图谱在新零售问答和直播场景的应用，提出了阿里小蜜新零售多模态知识图谱AliMe MKG（AliMe指图谱建设时期团队的名称阿里小蜜，MKG是多模态知识图谱的缩写）。本次报告将介绍过去一年多我们在多模态知识图谱方面的探索与实践工作，主...

后台留言『交流』，加入 NewBee讨论组现在ChatGPT等大模型一大痛点：处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。FlashAttention作者Tri Dao参与提出的新架构，成为有力挑战者，引起大量关注：Mamba（曼巴，一种蛇），在语言任务上击败/匹配Transformer性能，具有线性复杂度和5倍推理吞吐量。具体来说，Mamba在语言、音频

作者|阿狗整理|NewBeeNLPhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/699188815粗排模块的目标五花八门的说法越来越多，但是粗排的意义本质还是由于在工业界中业务链路性能、算力的约束下，漏斗链路设计中的一环，其使命就是在既定资源、性能约束下从全量候选集合中选出一个“优质候选集合”典型的漏斗链路包含：召回、粗排、精排， 有的也可以粗排和召回合并为一级漏斗，也有的在...

编辑 | 泽南、小舟来源 | 机器之心/夕小瑶的卖萌屋不增加算力需求，谷歌总结的指令微调方法能让 8000 万到 5400 亿参数的模型都显著提升性能。人工智能一个重要的目标是开发泛化能力强的模型。在自然语言处理（NLP）领域中，预训练语言模型在这方面取得了重大进展。这类模型往往通过微调来适应新的任务。近日，来自谷歌的研究者分析了多种指令微调方法，包括扩展对指令微调的影响。实验表明，指令微调确实可

强烈推荐李沐等人开源的《动手学深度学习》最新版！完整中文版 PDF 终于更新可下载：《动手学深度学习》旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它...