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更快 更强的端侧视觉言语模型 浙大等提出MobileVLM V2 3B媲美7B！美团 端侧实时运转
美团、浙大等于近日推出了MobileVLMV2，其中蕴含参数量1.7B、3B、以及7B的一系列视觉，言语模型，代码与模型以及适配的端侧推理打算都已开源，论文地址，https，arxiv.org，abs，2402.03766模型地址，http......
构建高效的 RAG 优化 系统的回答质量 Prompt
1、Prompt的关键性在RAG，增强检索生成，系统中，打造有效的揭示词，Prompt，关于保证大模型输入精准且关系的答案至关关键，揭示词不只担任指点大模型正确解读用户提问，还需整合检索所得的消息，以成功回答的准确性和针对性，接上去，本文将......
大模型的提醒工程 提醒是对程序的搜查
Google钻研员FrançoisChollet是一位在机器学习和深度学习畛域具备关键影响力的一线工程师，他以创立盛行的开源机器学习库Keras而知名，同时也是盛行的机器学习实战书籍，DeepLearningwithPython，经常使用P......
像玩RPG游戏一样学习 必定为孩子存上去的提醒词
正如航行员、医生、卡车司机和静止员经过在低危险环境中练习技艺而优化体现，在校生在被赋予探求、犯错并调整战略的时机时，也能更有效地学习，角色表演情境，即在校生表演特定角色并尝试处置商业疑问，提供了丰盛的通常时机，这样的情境为在校生提供了一个无......
基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
引言随着人工智能的飞速开展，机器学习，特意是深度学习，在过去几十年中在许多畛域和运行中取得了清楚的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性经常超越人类，推进了智能驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像......
不平衡场景下的多模态常识图谱补全
一、引言多模态常识图谱补全，MMKGC，经过将实体的结构、视觉和文本消息归入常识图谱的示意学习模型中，来预测多模态常识图谱中缺失的三元组，在这个环节中，来自不同模态的消息将共同用于度量一个三元组的正当性，现有的MMKGC方法往往自动MMKG......
畛域 的阅历分享 Agents 通常出真知 一年打怪更新
作者，PatrickDougherty编译，岳扬01何为，Agent，Definitions，在探讨本文的关键内容之前，须要明白定义一下本文所指的，Agent，究竟是啥，借用一下这位Twitter用户的话[1]，我尽力给出了一个长篇大论的定......
相比 与 GPU NPU 有什么差异
作者，PureStorage编译，岳扬如今，人工智能畛域的软配件很多都是专门为人工智能及神经网络操作的优化而定制的，这其中就包含神经网络处置单元，NPU，，大家理论会将这种配件与图形处置器，GPU，启动对比，由于两者都能放慢人工智能义务的处......
Sutskever 深扒Ilya 但他终究看到了什么 AI界的隐士大佬
要说AI界的风波人物，IlyaSutskever相对是那个名字，作为OpenAI的联结开创人兼首席迷信家，他简直是科技界的，扫地僧，，低调得不行，却在暗中搅动风波，当天就带大家来深扒一下这位AI界的超级大咖，从俄罗斯到多伦多，天赋的生长之路......