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ArtiMuse利用超过30万张图像作为训练集,其中包含1万张自建的精标注图像,具有80亿参数,能够对多种类的图像进行精细化、多维度的分项评估,还能生成具有专业水准的美学点评,为艺术教育、审美评价、美育普及提供了精确的量化工具。多模态基础能力全面提升,在专家级基准测试、多模态性能全面测试中,10亿~780亿参数的全量级版本在开源模型中性能均位列第一,同时大幅提升了图形用户界面(GUI)智能体、建筑
摘要:本文探讨了AI大模型在企业应用中的"最后一公里难题",包括幻觉、长上下文遗忘和知识滞后等问题。重点介绍了RAG(检索增强生成)技术如何通过数据预处理、检索重排序、索引路由和生成控制等模块化工程解决这些痛点。文章提出"弱模型,强系统"的架构设计哲学,强调企业AI应用成功的关键在于数据治理能力和系统工程能力,而非单纯依赖大模型参数规模。最后指出AI领域人才
2020 年 9 月 22 号中国公布了碳中和目标,可见的未来配电网中将会接入大量分布式电源和储能系统(energy storage system,ESS),直流配电网能为 DG 和 ESS 提供直流并网接口,考虑到当前广泛存在的交流配电网,基于电力电子技术的交直流配电网将是未来发展的一个重要方向[1-2],其关键技术之一便是合理的优化调度策略[3]。针对优化调度中的不确定因素,当前主要常用随机优
为突破 RAG 与 Agent 在文档感知层面的工程瓶颈,引入专业的文档智能解析工具成为必然选择。TextIn 正是面向这一核心问题构建的文档智能解析引擎,其目标并非单纯完成 OCR,而是输出“对大模型友好”的高质量结构化语义结果。
Claude Opus 4.5的发布,标志着编程AI从“辅助编码工具”向“核心协作伙伴”的跨越式升级。其80.9%的SWE-bench准确率突破行业性能天花板,自主智能体架构实现了从被动响应到主动规划的转变,而灵活的成本控制与完善的生态体系,则让顶级编程AI能力具备了规模化普及的基础。对于开发者而言,Claude Opus 4.5可大幅降低复杂任务的开发难度,提升Bug修复、代码优化、需求转化的效
SnowflakeSearchTool 使 CrewAI 代理能够在 Snowflake 数据仓库上执行 SQL 查询和进行语义搜索。
本文对比了传统RAG与GraphRAG的优劣。传统RAG依赖向量检索,存在召回精度低、多跳关联缺失等问题。GraphRAG通过构建实体-关系知识图谱,实现精准的多跳知识检索,有效弥补传统RAG的不足。文章指出GraphRAG适用于技术文档等低频更新场景,但构建成本较高,强调其应作为RAG的增强而非替代。最后提供了AI大模型学习资源,帮助读者掌握前沿技术。
本文详细解析了大模型适配的多种方法,包括预训练、微调、RAG和ICL等。Meta指出,资源有限时,参数高效微调(PEFT)和RAG更具成本效益。文章深入探讨了微调决策因素、数据集管理最佳实践,以及如何构建高质量数据集,帮助开发者选择最适合的LLM适配策略。
在人工智能技术飞速迭代的当下,Retrieval-Augmented Generation(RAG)技术早已成为提升大型语言模型(LLM)如Grok、GPT系列等生成精准回答的核心手段。但传统RAG的静态检索与生成流程存在明显局限,在面对复杂多步骤任务、动态变化的查询需求时,往往显得被动且低效,难以满足企业级和开发者的高阶需求。
业务需求转化是将业务目标、问题和机会转化为技术规格和实现方案的过程。它是连接业务领域和技术领域的桥梁,直接影响软件产品的质量和成功率。