文章链接，https，arxiv.org，pdf，2409.12191Github链接，https，github.com，QwenLM，Qwen2，VL亮点直击本文介绍了Qwen系列大型视觉语言模型的最新成员，Qwen2，VL系列，该系列包括三款开放权重模型，总参数量分别为20亿、80亿和720亿，...

  ​摘要，大型语言模型，LLMs，在解决各种自然语言处理任务方面取得了显著进展，这归功于其突显的推理能力，然而，LLMs本身存在固有的局限性，例如无法访问最新信息，存储在网络或任务特定的知识库中，、无法使用外部工具，以及无法进行精确的数学和逻辑推理，在本文中，我们提出了变色龙，Chameleon，，一...

  制作一份杰出的简历是获得梦想工作的关键一步，随着人工智能的崛起，像ChatGPT这样的工具显著简化了这一过程，在本文中，我将分享15个最佳的ChatGPT简历技巧，以最大化利用该工具在生成、编辑、完善、定制和校对简历方面的潜力，首先，让我们了解一个非常重要的概念，ATS，申请者追踪系统，ATS是一种...

  编辑润色是写作过程中至关重要的一部分，这是你的言语从美好转变为伟大的地方，今天分享7个高质量的指令，1.修复语法和句法第一个提示是修复语法和句法，这是任何写作的关键部分，因为它确保您的信息清晰且专业，2.优化语句这不仅仅是修复错误，这是为了确保每个词都有其目的，并且每个句子都流畅，3.审阅和校对下一...

  之前很多研究都是生成、发现、过滤高质量的通用指令微调数据，而大家对代码任务的越发关注，如何构建更好的代码指令调整数据也越发重要，下面给大家带来一篇筛选高质量代码指令微调数据的文章，主要基于指令的复杂性、回复质量和指令的多样性三个维度来进行样本的筛选，同时也指出了当前部分代码指令数据在HumanEva...

  作者，NathanLambert编译，岳扬多模态语言模型领域相比纯语言模型，显得定义更为不明确、未解决的问题更多，同时也有更多空间让人们发挥创意，在语言模型领域，存在一系列明确的任务和行为，那些前沿实验室正试图通过例如OpenAIo1这样的创新训练方法，在最为棘手的推理问题上取得突破，然而，无论是前...

  ​iText2KG是一个开源项目，能够利用大型语言模型，zero，shot，跨领域从文本中提取实体和关系，自动构建和更新知识图谱，并通过Neo4j进行可视化，iText2KG由四个主要模块组成，文档提取器、增量实体提取器、增量关系提取器、图形集成器和可视化，它们协同工作，从非结构化文本构建和可视化知...

  一、引言多模态知识图谱补全，MMKGC，通过将实体的结构、视觉和文本信息纳入知识图谱的表示学习模型中，来预测多模态知识图谱中缺失的三元组，在这个过程中，来自不同模态的信息将共同用于度量一个三元组的合理性，现有的MMKGC方法往往默认MMKG上的模态信息是完整的，或者采用简单的方法完成缺失模态信息的补...

  引言随着人工智能的飞速发展，机器学习，特别是深度学习，在过去几十年中在许多领域和应用中取得了显著的成就，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常常超过人类，推动了自动驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像处理等应用的快速发展，同样，循环神经网络，RNN，和基于Tr...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的创新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业知识载体，驱动的全新Agent框架，协同利用MultiAgent、FunctionCall、CodeI...

  传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展示上各有侧重，向量数据库擅长通过相似性来比较对象，利用数值来衡量对象间的距离，而知识图谱则专注于揭示复杂的联系和对象间的依赖性，通过节点和边进行深入的语义分析和逻辑推理，这两种方法各自适用于不同的应用场景，...。...

  提示词工程，是一种不需要更新模型权重和参数来引导模型输出特定结果的方法，大模型之所以叫大模型，不但是因为其参数量大，还有训练与运营成本高，因此，从企业运营成本来说，使用大模型能用提示词解决就坚决不微调，fine，tunning，，能微调解决就坚持不重新训练或设计，那么提示词是什么，为什么需要提示词，...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我要和大家聊聊一些实战相关的内容，大模型在实际的工业场景下最常见的2个场景分别为应用助手，copilot，文档，知识库问答，RAG，事实上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向发展了，今天我们来看以下如何搭建一个可控的RAGAgent，RAGAge...

  1.背景信息抽取，InformationExtraction，IE，一般包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、关系抽取，RelationExtraction，RE，和事件抽取，EventExtraction，EE，RE则致力于发现实体间的语义联系，比如某人在某地工...

  一、结论写在前面论文标题，Web2Code，ALarge，scaleWebpage，to，Code&gt，论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2406.20098​​项目链接，​​https，mbzuai，llm.github.io，webpage2code，​​多模态大型...