
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
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!

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、实战学习等录播视频,免费分享!

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

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!

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
