人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低

序列推荐技术通过分析用户的过往交互历史，能够有效挖掘出用户可能感兴趣的项目，对于提升各类应用的服务质量具有重要作用。近期，大语言模型（LLMs）的发展在应对复杂的推荐问题上展现出了显著的优势。不过，这种方法也面临一些挑战。本篇文章将重点探讨两项将大语言模型应用于序列推荐领域的相关研究。

是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。您的任何格式的本地文件都可以往里扔，即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式:，更多格式，敬请期待…特点架构。

如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。直接针对下游任务进行全量参数或者部分参数的finetune，在BERT时期是主要的大模型应用方式。其局限性是成本较高，灵活性较差，需要针对每个任务单独finetune和保存一组模型，可复用性较低。

人工智能（AI）是当下的热点中的热点，按照国内外普遍的看法，AI正在改变我们的世界。相信最近一段时间，大家都看过不少分析文章，但估计很多看完后的结果，仍旧是一头雾水。有些分析要么过于玄乎，让人半信半疑；有些又感觉点到为止，让人很不过瘾。看到最近的中关村论坛上，李彦宏与比尔·盖茨先后发言，为新技术发展鼓与呼。尤其是李彦宏一篇题为《大模型改变世界》的演讲，确实感觉眼前一亮。为什么这样说？李彦宏是这样解

序列推荐技术通过分析用户的过往交互历史，能够有效挖掘出用户可能感兴趣的项目，对于提升各类应用的服务质量具有重要作用。近期，大语言模型（LLMs）的发展在应对复杂的推荐问题上展现出了显著的优势。不过，这种方法也面临一些挑战。本篇文章将重点探讨两项将大语言模型应用于序列推荐领域的相关研究。

像 GPT-4o 这样的模型通过语音实现了与大型语言模型（LLMs）的实时交互，与基于文本的传统交互相比，显著提升了用户体验。然而，目前在如何构建基于开源 LLMs 的语音交互模型方面仍缺乏探索。为了解决这个问题，我们提出了 LLaMA-Omni，这是一个新颖的模型架构，旨在与 LLMs 进行低延迟和高质量的语音交互。LLaMA-Omni 集成了一个预训练的语音编码器、一个语音适配器、一个 LLM

本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型

检索增强生成 (RAG) 作为人工智能 (AI) 领域的一项重要技术，近年来得到了飞速发展。它将基于检索模型和基于生成的模型相结合，利用海量外部数据，生成更具信息量、更准确、更具语境相关性的回复。检索策略是 RAG 系统的关键组成部分，它直接影响着系统的性能和效率。在各种检索策略中，查询重写凭借其能够优化和改进检索过程，确保 AI 系统获取最相关信息的优势，成为了研究的热点。本文将深入探讨查询重写

流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境，实时、快速、准确提供知识答疑，信息获取更加轻松高效。向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot？企业知识管理存在的哪些问题