现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。1、简要多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能

文本分类（也称为文本归类）是一种将文档（如句子、推文、书籍章节、电子邮件内容等）映射到预定义类别列表（类）中的方法。当类别只有两个且标记为正面和负面时，我们使用二分类——更具体地说，就是情感分析。对于两个以上的类别，我们称之为多类分类，其中类别是互斥的；或者是多标签分类，其中类别不是互斥的，这意味着一个文档可以有多个标签。例如，一篇新闻文章的内容可能同时涉及体育和政治。除此之外，我们可能还希望对文

如果单纯的将大模型用来聊天，那就是low了。而多模态赋予了大模型更多的现实价值，大模型则助力多模态变得更强大。

6月15日，在横琴粤澳深度合作区举行的中医药广东省实验室（以下简称横琴实验室）第一届学术委员会第一次会议暨首届横琴中医药科技创新大会上，中医药横琴大模型、中药新药智能自动化融合创新平台同时启动。这也是该实验室揭牌半年来取得的新进展。2023年12月，横琴实验室正式揭牌成立，成为广东省实验室体系中的一员。该实验室由横琴粤澳深度合作区牵头、珠海市共建，广州中医药大学、广东省中医药科学院（广东省中医院）

LangChain的LangGraph Agents为制定智能工作流程提供了一个强大的平台，集成Retriever-Augmented Generator（RAG）模型将电子邮件通信的效率提升到一个新的水平。本文探讨了 RAG 如何专门用于回复客户电子邮件的 LangChain 代理。

各种性能优异的大模型横空出世，开源大型语言模型在企业界的应用也逐渐引起广泛关注。不过，这也使新的问题浮出水面，企业应该怎样有效地部署和应用这些模型来发挥它们最大的价值呢？图灵奖得主 Yann LeCun 在 X 上向大家分享了一篇 VentureBeat 的文章。其探讨了开源 LLM 在商业环境中的潜力、挑战以及它们在不同行业中的实际应用案例。VentureBeat 和其他专家认为，开源 LLM

以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构

回过头来看，大模型打价格战，不一定是个坏事。毕竟它可以吸引到更多开发者和企业来尝试这项新技术。但新技术的普及，不能只依赖降价，关键还得看产品能不能解决用户的实际问题。随着这些厂商纷纷降价，我相信会有更多优秀的AI产品脱颖而出。到那时，商业化的路径就会像地图上的路线一样清晰，用户自然也会愿意为那些真正有价值的好产品掏腰包。然而我们也要客观看待现状，好产品的打磨，不是一朝一夕的事。就拿天工AI PPT

Agent是一个超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其中央计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并显示一定程度的自主权。本文带你手把手尝试如何训练一个属于自己的私人订制Agent。

随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型作为一种新型的机器学习技术，逐渐成为人工智能领域的热点话题。多模态大模型能够处理多种媒体数据，如文本、图像、音频和视频等，并通过学习不同模态之间的关联，实现更加智能化的信息处理。近年来，文档解析与向量化技术在加速多模态大模型训练与应用中扮演着至关重要的角色。这些技术不仅提高了数据处理的速度和效率，还优化了模型的性能和准确性。今天，我们就来探讨一下这些技术如何