前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于通道注意力机制，SENet，的TCN模型网络，来自适应地...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于CNN，LSTM网络的多步预测模型，1、电力变压器数据预处理与可视化1.1导入数据1.2多步预测预处理2、基于CNN，LSTM的多步预测模型2.1定义CNN，LSTM网络模型2.2设置参数，训练模型50个epoch，MSE为0.000311，CNN，LS...

  引言，文本检索在信息检索系统中的重要性文本检索是信息检索系统的核心组成部分，它在搜索引擎、问答系统和推荐系统等多种应用中发挥着至关重要的作用，随着技术的发展，文本检索已经从简单的关键词匹配演变为利用复杂的算法理解和匹配文本的语义，特别是在问答系统中，文本检索技术能够从大量数据中找到与用户查询最相关的...

  今天我们从另外一个角度对规划能力进行总结，明天开始我们会分享关于Memory相关的内容，当我们谈论LLM支撑的Agent时，规划模块，PlanningModule，是它们智能行为的核心，想象一下，如果你要完成一项复杂的任务，比如组织一场大型活动，你可能会把它分解成一系列小任务，然后逐一解决，智能体的...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天来简单聊聊Multi，agent系统，明天会分享一个简单的多智能体系统实战～，Multi，Agent系统到底是啥，想象一下，如果有一个团队，每个成员都有自己的角色和任务，但又能互相协作，共同完成一个目标，那会是怎样的体验，Multi，Agent系统就...

  译者，朱先忠审校，重楼引言大型语言模型，LLM，正在迅速成为现代人工智能的基石，然而，目前还没有出现公认的最佳实践，而且先驱们往往没有明确的开发路线图，因此，这种状况急需要有人重新发明有关轮子；否则，将会使人陷入困境，在过去的两年里，我帮助一些组织利用LLM构建了创新型应用程序，通过这次经历，我开发...

  谷歌又放大招了，发布下一代Transformer模型Infini，Transformer，Infini，Transformer引入了一种有效的方法，可以将基于Transformer的大型语言模型，LLM，扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求，使用该技术，研究者成功将一个1B的模型上下文长度提高到...

  GPT，4、Llama等开闭大模型通过预训练的方式将海量数据积累成一个庞大的知识库，再通过文本问答的形式为用户生成各种内容，但这种方法仅局限于训练数据集，为了扩大输出范围允许模型通过检索额外的数据来丰富生成内容，RAG，知识检索增强，成为了必备功能之一，RAG也有一个明显的缺点，就是随着上下文信息量...

  大型语言模型，LLM，往往会追求更长的，上下文窗口，，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值，catastrophicvalues，等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token最近，MicrosoftResearch的研究人员提出了一个新模型LongRoPE，首次...

  整理，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，利润是多少，Cohere创始人称，人工智能的商业模式正在快速变化OpenAI和Anthropic每年花费数十亿美元训练GPT，4和Claude等模型，但竞相打起的价格倾销将使这些平台周围的业务变得相当不稳定，1.卖API太难了人工智能提供商Cohe...

  多模态大模型最新研究综述简单版，不知道最近微软出的多模态大模型最全综述MultimodalFoundationModels，FromSpecialiststoGeneral，PurposeAssistants大家有没有看~包含5大主题一共119页，内容又干又多，目前网上找到的中文解读干货内容都比较全...

  1.最强开源模型要易主了，2天前，英伟达发布了其最强大语言模型Nemotron，4340B模型家族，包括Nemotron，4，340B，Base、Nemotron，4，340B，Instruct和Nemotron，4，340B，Reward，所有的模型都是基于NVIDIA的开源模型许可协议，允许用户...

  在自然语言处理，NLP，领域，Transformer是一种革命性的架构，Transformer模型因其卓越的语言理解和生成能力而成为了一个里程碑，它们在多种任务中展现出了前所未有的性能，从机器翻译到文本摘要，再到问答系统，Transformer模型已经成为了当今最先进的技术，尽管取得了巨大的成功，T...

  大语言模型表现出色，但是在处理幻觉、使用过时的知识、进行不透明推理等方面存在挑战，检索增强生成，RAG，作为一个新兴的解决方案，通过整合外部知识库的数据，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，能够实现知识持续更新和特定领域信息的集成，有效将LLM的内在知识与外部数据的巨大动态资源相结合，大模...

  RAG访问外部知识库增强了LLMs处理知识密集型任务的能力，随着应用场景需求的增加，RAG系统变得更加复杂，传统的RAG依赖于简单的相似性检索，面对复杂查询和变化多端的文本块时表现不佳，对查询的浅层理解、检索冗余和噪声，朴素RAG和高级RAG的案例，面对复杂问题时，两者都遇到了限制，难以提供令人满意...