多年来，大语言模型（LLMs）一直是在狭窄的“上下文窗口”内运行，即它们一次能够处理的文本量。这种限制通常只有几千字，就像眼罩一样，阻碍了它们处理涉及长篇文档、长时间对话或复杂数据集的复杂任务的能力。

少样本目标检测（FSOD）旨在通过少量训练样本检测目标。视觉特征提取和查询-支持相似性学习是两个关键组件。现有的工作通常基于ImageNet预训练的视觉骨干网络，并设计复杂的度量学习网络进行少样本学习，但精度仍然较低。在本工作中，作者研究了使用现代基础模型的少样本目标检测。首先，使用仅视觉对比预训练的DINOv2模型作为视觉骨干，该模型在不调整参数的情况下表现出强大的可迁移性能。其次，使用大型语言

基于大模型的领域场景开发，说到底无非是借助基座模型对语义的理解推理能力，将通用AI变为专有AI工具的过程。但仅仅只做模型调用，来实现复杂类需求，对生产力的提升并没有太大帮助。因此在围绕提升研发生产力的过程，从大模型问世到现在，卷出了各种大模型工程规范。从最早的提示词工程到RAG，再到流程编排模式，每个阶段无疑都是对研发生产力的不断提升。

基于大模型的领域场景开发，说到底无非是借助基座模型对语义的理解推理能力，将通用AI变为专有AI工具的过程。但仅仅只做模型调用，来实现复杂类需求，对生产力的提升并没有太大帮助。因此在围绕提升研发生产力的过程，从大模型问世到现在，卷出了各种大模型工程规范。从最早的提示词工程到RAG，再到流程编排模式，每个阶段无疑都是对研发生产力的不断提升。

在本节中，我们概述了3GPP SA1 Release 18中探讨的边缘云协作下的AI模型训练和部署框架。如图1所示，这些分布式AI框架包括数据和模型的分布与共享，通常采用模型极简主义和压缩技术，如知识蒸馏(KD)，其他框架还包括模型聚合（如联邦学习，FL）和模型拆分（如分割学习，SL）。我们将这些框架与表1中提出的自底向上的BAIM架构进行了对比，强调了现有框架的局限性，并总结了阻碍BAIM分布式

今天讨论AI大模型，最重要的一个议题是，AI对一个产品、服务、产业意味着什么？对于一个个体、企业、区域、国家的竞争力意味着什么？未来3-5年，哪些产业的竞争力会被AI大模型**重新定义**，以及以什么方式重构定义？

今天讨论AI大模型，最重要的一个议题是，AI对一个产品、服务、产业意味着什么？对于一个个体、企业、区域、国家的竞争力意味着什么？未来3-5年，哪些产业的竞争力会被AI大模型**重新定义**，以及以什么方式重构定义？

本文介绍了HippoRAG，一个受人类海马体记忆机制启发的检索增强生成框架，通过模拟大脑新皮层和海马体的协作机制，显著提升大语言模型的知识整合能力，在多跳问答任务中性能提升高达20%。

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本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码