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...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~今天给家人们分享一个新RAG技巧，随着LLMs能力的变强，检索整个文档而不是文档块已经逐渐成为RAG的新规范，但是如何从大量文档中找出正确的文档呢，最近@akshay，pachaar大佬，开源了一个改变游戏规则的方法，它将RAG与结构化查询相结合，以实现...

  大型语言模型，LLMs，如GPT，4等，已经在多个领域展示了其强大的能力，能够通过对话帮助人们完成各种任务，然而，这些模型在需要语音输入或输出的场景中仍面临显著的限制，尽管最近的技术进展，如GPT，4o，提升了语音交互的响应速度，但依然存在延迟和质量方面的挑战，如何实现低延迟且高质量的语音交互，成为...

  引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如AI生成的虚假新闻、过时内容、拼写错误等，这些噪声可能会影响...

  作者，FrankWittkampf编译，岳扬AIAgents之间往往存在很大差异，配图源自MidJ01内容简介IntroductionAIAgents的行为主要由两点决定，1，它所运行的基础模型，以及，2，输入给该模型的上下文信息，上下文信息输入的方式直接影响着Agents任务执行效果，甚至可以说，...

  引言，大规模语言模型的发展与挑战近年来，大规模语言模型，LLMs，在语言理解、生成和推理方面展现出了强大的能力，随着模型规模的不断扩大，新的能力也逐渐显现，最新的大型模型不仅在推理基准测试上达到了前所未有的性能，还展示了多模态和多语言的能力，甚至能处理超过1M个令牌的上下文长度，尽管小规模模型的性能...

  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...

  1.DR，RAG有多厉害，上面两个表分别展示了DR，RAG与其他几个当前流行的RAG框架对比的效果，特别是AdaptiveRAG，可以看到，在多个测试数据集上，DR，RAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率都要更高，而且在相同TopK参数的前提下，DR，RAG的召回率...

  一、结论写在前面论文来自GoogleDeepMind，论文标题，NATURALPLAN，BenchmarkingLLMsonNaturalLanguagePlanning论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2406.04520​​论文提出了NATURALPLAN，一个包含三个关键任...

  探索大型语言模型中的高阶心智理论在人类的社会互动中，理解他人的心理状态是一项至关重要的能力，这种能力被称为心智理论，TheoryofMind，ToM，心智理论使得人们能够推断和理解他人的信念、愿望、知识和情感，从而预测和影响他人的行为，随着人工智能领域的迅速发展，特别是大型语言模型，LargeLan...

  作者，PriyankaVergadia编译，岳扬大语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，技术正飞速发展，尤其是模型在生成文本时能够处理的上下文信息量极速提升，尽管LLMs在文本的处理和生成等方面表现出色，但它们却面临一个固有的挑战，难以捕捉信息背景全貌，尤其是在应对冗长对话或涉...

  随着大型语言模型，LLMs，的快速发展，医学领域的应用也取得了显著进展，但是大多数现有的医学语言模型主要集中在英语语言环境中，限制了其在非英语国家和地区的应用潜力，为了填补这一空白，来自上海交大和上海人工智能实验室的研究团队研发了一个开源的、多语言的医学语言模型，旨在为全球多语言用户提供高质量的医学...

  作者，FlorianJune编译，岳扬目录01Adaptive，RAG，根据问题复杂程度分类处理，Adapt，的检索增强型LLMs1.1OverallProcess1.2构建分类器，Classifier，1.3构建数据集，Dataset，1.4TrainingandInference1.5选择分类器...

  作者，AnisZakari编译，岳扬大多数技术工程师都了解，依赖库或依赖组件的版本不同都可能会导致系统行为产生变化，但在大语言模型，LargeLanguageModels，领域，由于算力需求巨大，在训练和推理任务中我们都极度依赖GPU，然而，很少有人真正意识到，更换GPU也会对LLMs的输出产生影响...

  ​一、结论写在前面论文标题，ModelMerginginLLMs，MLLMs，andBeyond，Methods，Theories，ApplicationsandOpportunities论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2408.07666​​项目链接，​​https，gith...