大模型知识图谱是指将大型语言模型，LLM，与知识图谱技术相结合的一种技术手段，旨在利用知识图谱的结构化知识来增强大模型在自然语言处理任务中的表现，知识图谱通过将信息表示为实体，节点，和关系，边，的网络，模仿了人类结构知识的组成方式，不仅能捕获原始信息，还能捕获跨越多个文档的高阶关系，并具备强大的推理...

  Janus是一个统一的多模态理解和生成的大型语言模型，MLLM，，它将多模态理解和生成的视觉编码解耦，Janus基于DeepSeek，LLM，1.3b，base构建，该模型训练时使用了大约5000亿个文本token的语料库，在多模态理解方面，它使用SigLIP，L作为视觉编码器，支持384x384像...

  一、产品生命周期评价定义生命周期评价，生命周期评价，LifeCycleAssessment，简称LCA，是一种量化评价方法，它涵盖了产品的整个生命周期——从自然资源开采到原材料加工、产品制造、分销、使用，直至最终废弃处置或回收再利用，LCA定量计算并评价产品消耗的资源与能源，以及排放的环境负荷，通常...

  大型语言模型，LLMs，在固定数据集上进行训练，其知识在最后一次训练更新时就已固定，ChatGPT的常规用户可能已经注意到其众所周知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会导致模型产生不准确或过时的响应，因为它们会，幻觉，信息，在不重新训练或微调的情况下，用新信息更新模型或增强其上下文理...

  ​准确地找到与用户查询最相关的信息是RAG系统成功的关键，如何帮助检索系统提升召回的效果是RAG系统研究的热门方向，之前的文章介绍了在分块阶段的优化方法，RAG高级优化，基于问题生成的文档检索增强，本文将介绍三种query理解的方法，以增强检索增强生成，RAG，系统中的检索过程，每种技术都旨在通过修...

  ​​https，github.com，OpenGVLab，LCL​​视觉backbone的数据瓶颈CLIP是第一个连接图像和文本的基础模型，但在大模型时代，仅凭对比学习的监督，已经不足够让下游视觉，语言模型，VLM，取得足够好的性能，尤其是在OCR等细粒度、高分辨率视觉任务上，而且这类方法通常要求图...

  YOLO11标志着YOLO家族的新篇章，提供了更强大，更多功能的模型，将计算机视觉带到新的高度，凭借其完善的架构和增强的功能，该模型支持计算机视觉任务，如姿态估计和实例分割，视觉AI社区已经爱上了UltralyticsYOLOv8，但具有更高的性能和精度，Ultralytics创始人兼首席执行官Gl...

  多模态推理多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言，这两种模态的信息可以是图片和文本、视频和语音等，多模态推理的目标是从不同模态的信息中获取更全面、更准确的理解和知识，以支持各种任务，包括视觉问答、视觉常识推理、视觉语言导航等，接下来分两部分，知识图谱推理、多模态推理任务一起来深入...

  作者，IgnaciodeGregorio编译，岳扬尽管AGI可能不会很快出现，但大语言模型确实正通过一种名为，多模态，的形式迎来革新，这一进展使前沿模型从单一的文字处理模型进化为能够同时处理多种数据类型的全能模型，即所谓的多模态大语言模型，MLLMs，当下，诸如ChatGPT、Gemini、Clau...

  文章链接，https，arxiv.org，abs，2402.12451连接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关重要的作用，受到大语言模型，本文简称LLM，成功的启发，人们正在致力于开发多模态大语言模型，MLLMs，这些模型可以无缝地集成视觉和文本模态，既作为输入又作为输出，同时提供基于对话的界面和指...

  多模态大模型的终点就是，人，，人就是最完美的多模态模型，多模态大模型是支持多种模态数据的深度学习模型，与之对应的是单模态模型；但因为单模态模型存在很多缺陷，因此多模态大模型应运而生，人就是最完美的多模态模型，而大模型的发展方向也是让它越来越像，人，多模态大模型的思想与原理多模态的思想是结合不同模态，...

  透过现象看本质，才是最应该做的选择，对大模型了解的人应该知道，大模型是因为openAI的GPT模型爆火的，当然大模型的发展也是经过多年的发展才有了今天的地步，在之前的文章中也介绍过，大模型的全程是大规模预训练语言模型的简称，也就是说大模型刚开始是在语言处理领域大放异彩的，因此，可以说大模型是深度学习...

  ​从OmniGen的训练数据、模型设计与训练策略中深度了解多模态统一生成模型，今天详细讲讲多模态大模型OmniGen~之前有总结过一篇多模态大模型的研究趋势，感兴趣的小伙伴也可以具体看一下这篇介绍多模态大模型的文，​OmniGen就属于统一视觉模型这个方向中，将多个特定任务转化为具备通用能力的图像生...

  ​大型语言模型，LLM，是现代科技的奇迹，它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展，本文将探索LLM的历史和未来，一、LLM的起源，NLP和神经网络大型语言模型，LLM，的创建并非一蹴而就，语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理，NLP，的基于规则的系统，这些系统遵循预定义的规则，根据文本...

  摘要，在现实世界的应用中，如引文网络、社交网络和生物数据等领域，图，graph，在表示和分析复杂关系方面起着至关重要的作用，最近，大型语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，在众多领域取得了显著成功，并且也被应用于与图相关的任务中，以超越传统的基于图神经网络，GraphNeura...