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2024年又过去了,去年的总结在这里我独到的技术见解:LLM的演进与发展,是时候对2024年get的新技术进行一次的沉淀和总结了。 本文从以下几个方面进行梳理
最近大家都在探讨和尝试复现OpenAI O1的思考效果,解码出的关键技术方向,包括之前已经探讨过的Inference Time Scaling在推理过程中进行路...
之前我们分别讨论过RAG中的召回多样性,召回信息质量和密度,还有calibration的后处理型RAG。前置判断模型回答是否要走RAG的部分我们之前只提及了自我...
在程序员的日常工作中,解决技术问题往往是最后要做的事情,而在此之前总是要面临诸多跨服聊天的无效沟通:你这个文档怎么没更新?变更了我怎么不知道?这乱七八糟的错误码...
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件,分享一下
文章从环境搭建、代码实现到数据展示与分析,完整实现了一个微博热搜爬取项目。项目不仅可以作为学习爬虫的入门案例,还可扩展为更复杂的热点分析系统。
推荐文章:《Linux本地部署开源项目OpenHands基于AI的软件开发代理平台及公网访问》
笔者一共参加过3次公司内的晋级答辩,均为一次通过。从评委反馈评价来看,也是一个逐渐向好的过程。除此之外,笔者还曾经担任过部门的晋级答辩小助手,全程参与过一次小组...
推荐文章:《使用Python实现深度学习模型:智能食品配送优化》,作者:【Echo_Wish】。
之前专栏有介绍过LLM应用的利器RAG,通过它的实现原理,我们可以看出它有个很大的缺点就是在检索过程中只是对切片片段进行召回,所以也只能回答局部文档问题,无法回...
上一篇文章介绍了大模型应用利器--RAG。在RAG中当然少不了检索。检索算法在信息检索、搜索引擎和推荐系统等领域中扮演着至关重要的角色。它们的核心任务是根据用户...
年初在我独到的技术见解:LLM的演进与发展文章中和大家分享了LLM的应用和发展,其中有简单介绍过RAG技术,也提到我个人建议在大模型的应用中,能用prompt搞...
现在大模型应用平台让人挑花了眼,想创建个人智能体的选择越来越多了,列举一些国内主流AI平台:
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程,包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等,其中引用了大量有价值的论文。
随着大模型项目的开源环境越来越好,大家在本地部署一个大语言模型跑demo应该是一件很简单的事情。但是要将模型运行到生产环境,就需要考虑模型运行性能,GPU资源的...
程序员的职业成长,可能是诸多行业中最难的那一批了: 校园时学的计算机理论,工作了几乎用不上; 技术的革新太快,轮子还没精通就被时代淘汰; 虚拟环境总是顺风顺水,...
2024年已经过去快两个月了,是时候对2023年get的新技术进行一次的沉淀和总结了。
Hello folks,我是 Luga,今天我们继续来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - AI Agents ,本文将继续聚焦在针对新型开源...
对于人类的身体健康来说,“三高”是个大忌,但在计算机界,系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康,保障数据流动的...
程序设计时代经历了面向机器,面向过程,面向对象,面向领域的时代。随着AI的发展,NLP领域将自然语言大模型的能力也引入到代码任务中,现在程序设计已经进入到了面向...
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