随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为教育领域的重要辅助工具。然而，传统大模型在知识更新、事实准确性以及个性化内容生成方面仍存在局限。在此背景下...

- **定义**：将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维数值数组（向量），捕捉数据的语义或特征。例如，“猫”和“狗”的向量距离比“猫”和“汽车”更近。

检索增强生成（RAG）是将大语言模型与企业知识库连接的关键技术。然而构建可靠的RAG管道需要反复测试不同配置（分块策略、嵌入模型、检索技术等），传统手动管理方式...

大语言模型具有巨大潜力，但远非完美。最突出的痛点在于输出结果的不一致性——由于模型本质是概率性而非确定性的，即使输入完全相同也可能产生截然不同的输出。另一个众所...

近年来，大型语言模型（LLM）的出现加速了AI在各行业的应用。然而，为了进一步增强LLM能力并有效利用最新信息和领域知识，与外部数据源的集成至关重要。检索增强生...

面对万亿参数模型，传统全参数微调已成为资源黑洞。本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术...

TextIn团队的文档解析测评工具Markdown Tester在Github发布后，我们陆续与大家探讨了目前业内对PDF解析工作的评判标准与我们各项测评指标的...