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一键把杂乱文档变成结构化知识图谱!开源 Hyper-Extract:LLM驱动的超强知识提取神器,Hypergraph + 时空图全支持

每天面对海量非结构化文本:研究报告、新闻文章、合同、病历、历史资料……阅读容易,**真正“理解”和“利用”** 很极难。传统工具难以应对复杂关系,而大语言模型(LLM)虽强大,却缺乏系统化的结构化输出能力。

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#知识图谱#开源#人工智能 +4
大规模分布式 AI 模型训练系列——专家并行

在 [1701.06538] Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer 中,作者(也包括大名鼎鼎的 Geoffrey Hinton 和 Jeff Dean)将 MoE 引入到 LSTM 模型中,并提出了稀疏 MoE(Sparse MoE)的概念。在 Sparse MoE 中可以包含

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#分布式#人工智能#语言模型 +3
Harness 架构 与 LangChain、LangGraph 三者联动 的底层逻辑

在45岁老架构师尼恩的**读者交流群**(50+人)里,最近不少小伙伴拿到了阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、字节、网易、美团这些一线大厂的面试入场券,恭喜各位!

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#架构#r语言#开发语言 +3
阿里提出 SkillRouter:1.2B 小模型解决 8 万技能路由难题

一句话总结:本文提出 SKILLROUTER,一个 1.2B 参数的全文检索—重排路由管线,在约 8 万技能池上取得 74.0% Hit@1,以 13× 更少参数和 5.8× 更低延迟超越 16B 强基线。

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#知识图谱#人工智能#架构 +1
千问 Qwen2.5-7B-Instruct 模型微调后“变身”Claude:是前世记忆还是数据版权?

(中文名:千问)是阿里巴巴推出的大语言模型,具有强大的多模态处理能力和指令跟随能力,被广泛用于各类生成任务。而。

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#人工智能#学习#知识图谱 +2
(保姆级教程)手把手教你用LangChain+通义千问,搭建第一个AI客服!代码直接抄!

你是不是也曾想过自己动手搭建一个智能客服系统,却不知道从何入手?别担心,今天我们就来一起完成这个挑战!本文将带你从零开始,使用流行的LangChain框架和通义千问大模型,一步步构建你的第一个AI客服应用。无需高深的机器学习知识,只要会写Python代码,你就能在半小时内看到一个能听懂人话、还能回答问题的AI助手!

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#人工智能#大数据#知识图谱 +1
AI电商终极指南!从产业链到赚钱模式,一天彻底吃透,收藏这篇就够了!

AI电商终极指南!从产业链到赚钱模式,一天彻底吃透,收藏这篇就够了!

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#人工智能#金融#数据挖掘 +1
电商/游戏AI应用终结者!Nano-banana多模态RAG从入门到精通,看这篇就够了!

最近全球刷屏Nano Banana,应该没有人还没用过吧?!它不仅能根据一句话描述,就生成栩栩如生的手办图片,还能根据用户的描述,对图片进行精细化编辑,就连速度,也快得出奇。

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#游戏#人工智能#数据库 +3
零售电商AI大模型应用深度研究报告 2024

当前,零售电商行业已经从过去的高增长时代进入存量博弈时代,产品与服务的差异化显得愈发重要。特别是随着体验经济的来临,消费者对于服务质量的要求日益提高。新的时代底色,给行业的营销服务带来严峻的挑战。对员工而言,为了满足用户不断增长的服务需求,日常需要处理大量简单重复的用户问题,承受用户的抱怨,甚至还要承担营销增长的工作压力。对企业而言,经济下行业绩承压,客户运营成本居高不下,不堪重负。市场存量竞争愈

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#零售#人工智能#语言模型 +2
AI Agent落地电商典型应用实践

▶️所谓agent是有记忆和规划技能的大模型,主要能力是感知环境、做出决策。✅一个精简的agent决策流程可以概括为:感知(perception)→规划(planning)→行动(action)📍在淘宝业务场景中,平台希望把agent技术与智能助手业务结合起来做用户侧的创新。

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#人工智能#microsoft#大数据 +2
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