GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成（RAG）技术的升级版本，通过将知识图谱（Knowledge Graph）与大型语言模型（LLM）结合，解决了传统RAG在处理复杂查询、多跳推理和跨文档语义关联上的局限。其核心目标是通过结构化的知识图谱表示，捕捉数据中实体、关系及全局语义，从而提升LLM对私有或未训练数据的理解与生

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

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提示工程（prompt engineering）则是一门精心雕琢提示的艺术与科学。它不仅仅是简单地构造输入文本，更是涉及到对模型行为的深入理解，以及对各种影响因素的综合考量。通过不断地实验、优化，提示工程师能够设计出最适合特定任务和场景的提示，引导大语言模型生成精准、富有洞察力的输出。这是一个迭代的过程，需要不断地调整和改进提示，以适应不同的需求和模型特性。二、控制大语言模型输出：配置是关键AI大

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论文：《MAPLE: Multi-Agent Adaptive Planning with Long-Term Memory for Table Reasoning》论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.05813表格数据一直是知识承载的重要载体。如何让机器像人类一样读懂并推理表格中的信息，一直是人工智能领域的热点问题。从早期基于规则的解析器，到近年来借助深度学习的模型，

解除了以上误区，如果你又对大语言模型很感兴趣，那么还有什么理由不马上去尝试呢？赶快行动吧，拥有一个属于自己的大模型就从现在开始。使用 PyTorch 训练大语言模型可以让用户快速地开发和部署高质量的语言模型，获得高效的计算资源、灵活的模型设计、快速的模型训练和推理，PyTorch就是研究和开发 LLM 的理想选择。

我们发布了1.58-bit FLUX——一种创新性的量化技术，它首次成功地将最先进文本转图像生成模型FLUX.1-dev的权重简化至1.58比特（即权重值限定为{-1, 0, +1}），同时保持着生成1024x1024图像的卓越性能。值得一提的是，此量化过程不需使用图像数据，而是利用FLUX.1-dev模型内部的自我监督来完成。我们还专门针对1.58比特运算设计了一种优化内核，从而达到了模型存储需

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）展现出了强大的自然语言处理能力。然而，这些模型通常具有庞大的规模和高昂的计算成本，这使得它们在资源受限的移动端设备上的部署面临巨大挑战。模型蒸馏技术作为一种有效的模型压缩和优化方法，能够将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，从而在降低模型计算资源需求的同时，尽可能保持模型的性能。本文将详细介绍 LLM 大模型蒸馏落地移动端的全流程，包括数据准备

本文概述 RAG 的核心算法，并举例说明其中的一些方法。RAG融合是一个强大的功能，能够提高RAG应用的语义搜索效率。通过使用语言模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，RAG融合可以呈现更丰富多样的内容，并提供了一个额外的层次，用于调整应用。此外，RAG融合还可以实现自动纠正、节省成本以及增加内容多样性。但是，需要注意一些权衡，比如潜在的延迟问题、自动纠正的挑战以及成本影响。对于依赖常见概念但