在本节中，您将设置一个计算折扣回报（）的函数 —— 从观测中得到的预期回报 —— 它使用一个包含奖励的 1D 数组作为输入（借助 NumPy 的 np.zeros_like()函数）。为了对短期奖励给予更多权重，而不是长期奖励，您将使用一个折扣因子（gamma），通常是 0.9 到 0.99 之间的浮点数。# 从最后一个回报到第一个...# ...重置回报总和if r[t]!= 0:# ...计算

在这里，我们将使用 LangGraph、Groq-Llama-3 和 Chroma 构建可靠的 RAG 代理。我们将结合以下概念来构建 RAG 代理。自适应 RAG (论文。我们已经实现了本文中描述的概念，构建了一个路由器，用于将问题路由到不同的检索方法。校正 RAG (论文。我们已经实现了本文中描述的概念，开发了一个回退机制，用于在检索到的上下文与所问问题不相关时继续进行。自身 RAG (论文。

用于表格数据监督学习的深度学习架构从简单的多层感知器(MLP)到复杂的变换器和检索增强方法不等。本研究强调了一个重要但迄今为止被忽视的机会，以显著改善表格MLP:即参数高效集成——一种将多个模型作为一个模型生成多个预测的集成实现范式。我们首先开发了TabM——一个基于MLP的简单模型以及我们对BatchEnsemble(现有技术)的变体。然后，我们在公共基准上对表格深度学习架构进行大规模评估，考虑

原标题作者机构: 首尔国立大学 经济学院摘要: 在神经网络往往产生过于自信的预测之后，校准问题变得越来越重要，旨在通过将置信度与准确性对齐来增强预测的可靠性。已经提出了几种基于校准映射的解决方案，以解决使用额外数据集重新校准训练过的分类器的问题。在本文中，我们提出了一种算法，该算法转换分类器的最后一层的权重，与基于校准映射的方法不同。我们关注最终线性层的几何结构，特别是其角度方面，并调整相应层的权

检索增强生成（RAG）系统在缓解大型语言模型（LLMs）幻觉方面展现了其优势。现有的RAG基准主要关注评估LLMs是否能正确回答一般知识问题。然而，它们无法评估RAG系统在处理来自不同垂直领域的数据时的有效性。本文介绍了RAGEval，这是一个自动生成评估数据集的框架，用于评估不同LLMs在不同场景下的知识使用能力。具体而言，RAGEval从种子文档中总结模式，应用配置生成多样化的文档，并根据文章

LangChain是使用非常广的大模型编排工具，可以低代码的做大模型各种应用，有点类似在数据分析处理里面Pandas的地位。所以我有了一些想把一些工具的文档翻译成中文的想法。希望对于大家有一些帮助。由于文档较多，人力和能力都有限，有可能很多地方有问题，如果发现，请给我反馈，我会修改优化。希望能抛砖引玉，更多人加入到翻译优秀AI工具文档中，对于国内广大Langchain使用者有一点帮助。未来我也会陆

自2022年11月ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLMs）因在各种自然语言任务上表现出色而受到广泛关注。LLMs通过在大量文本数据上训练数十亿个模型参数获得了通用语言理解和生成能力，这符合缩放定律的预测。LLMs的研究领域虽然非常新颖，但在许多不同方面迅速发展。本文回顾了一些最著名的LLMs，包括三个流行的LLM系列（GPT、LLaMA、PaLM），并讨论它们的特点、贡献和局限性。我们还概

Photo byon大型语言模型（LLMs）在生成文本方面表现出色，但获得像 JSON 这样的结构化输出通常需要巧妙的提示，并希望 LLM 能够理解。值得庆幸的是，在 LLM 框架和服务中变得越来越普遍。这让你可以定义你想要的确切输出格式。这篇文章将深入探讨使用 JSON 模式的受限生成。我们将使用一个复杂、嵌套且现实的 JSON 模式示例，引导 LLM 框架/API，如 Llama.cpp 或

原标题作者机构: 北京邮电大学摘要: 二进制恶意软件摘要旨在从可执行文件中自动生成人类可读的恶意软件行为描述，以便于进行恶意软件破解和检测等任务。基于大型语言模型（LLMs）的先前方法显示出了巨大的潜力。然而，它们仍然面临重大问题，包括用户体验差、解释不准确和摘要不完整，主要是由于模糊的伪代码结构和缺乏恶意软件训练摘要。此外，涉及二进制恶意软件内部丰富交互的函数调用关系仍然大部分未被探索。

大型语言模型（LLMs）的出现显著改变了人工智能革命的轨迹。然而，这些LLMs表现出一个显著的局限，即它们主要擅长处理文本信息。为了解决这一限制，研究人员努力将视觉能力与LLMs整合，从而催生了视觉语言模型（VLMs）的出现。这些先进模型在处理更复杂的任务，如图像字幕和视觉问题回答方面发挥着重要作用。在我们的综合调查论文中，我们深入探讨了视觉语言模型领域的关键进展。我们将VLMs分为三个不同类别：