像许多技术一样，Wi，Fi技术的发展遵循一致的周期模式，每隔几年，我们就会迎来新一代的Wi，Fi，且有望比上一代更大、更好、更强大，更快的速度、更高的可靠性和更好的用户体验通常伴随着每一代新的Wi，Fi，Wi，Fi7也不例外，基于IEEE802.11be超高吞吐量，EHT，修订草案，Wi，Fi7即将...

  用户下单后需要冗余三个视角维度的数据，对于C端用户视角的数据一致性，采用双写，binlog补偿，定时任务兜底；对于B端商家视角的数据一致性，使用双写，binlog补偿，定时任务兜底，数据回源四种手段保证数据一致性，最后通过数据流对账，可视化监控来实时观测数据不一致的情况，并对异常数据进行手动修复，....

  大家好，我是飘渺，今天继续更新DDD&amp，微服务专栏，本篇主要与大家分享一下在多人团队中如何更好地组织代码和版本控制，代码仓库分离首先，看看在多模块多团队的情境下，应该如何合理组织代码，以Dailymart项目为例，目前的代码组织方式是将所有的业务模块和基础组件都存放在一个代码仓库中，这...

  探索更高效的模型架构，MoE是最具代表性的方向之一，MoE架构的主要优势是利用稀疏激活的性质，将大模型拆解成若干功能模块，每次计算仅激活其中一小部分，而保持其余模块不被使用，从而大大降低了模型的计算与学习成本，能够在同等计算量的情况下产生性能优势，然而，此前像MoE等利用稀疏激活性质的研究工作，都认...

  预训练是按部就班的学习，微调就是强化训练，在学习大模型的过程中，预训练与微调是其中非常重要的两个阶段，一个模型效果好不好并不是由神经网络模型的好坏决定的，而是由预训练和微调来决定的，大家都知道openAI的GPT模型采用的是Transformer技术架构，但市面上其它采用transformer架构的...

  ContextualRAG是一种先进的chunk增强技术，它巧妙地利用LLM，比如claude，为每个文档片段赋予更丰富的上下文，想象一下，如果我们的大脑在回忆某件事时，不仅能想起事件本身，还能自动联想到相关的前因后果，这就是ContextualRAG试图为LLM赋予的能力，这种方法的实现显著提高了...

  智能体，Agent，目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体，其实早在4月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到，AIAgent正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AIAgent通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者，它具备以...

  一、结论写在前面近期，多模态大型语言模型，LLMs，的发展主要集中在通过增加文本，图像配对数据和增强LLMs来提高多模态任务的性能，然而，这些扩展方法计算成本高昂，且忽视了从视觉方面有效提升模型能力的重要性，受到混合专家，MoE，在LLMs中成功应用的启发，该技术在训练过程中提高了模型的可扩展性，同...

  多模态实体链接的重要性与挑战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是知识图谱领域中的一项基础任务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到知识库中的实体，随着社交媒体和互联网的发展，文本和视觉的多模态性成为数据任务中的重要媒介，同时，线上信息的质量参差不齐，许多...

  引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中...

  引言，多模态理解与生成的新篇章在人工智能的发展历程中，多模态理解与生成一直是研究的热点领域，随着技术的进步，从单一模态到多模态的转变，使得机器能够更全面地理解和生成信息，极大地拓宽了人工智能的应用范围，本文介绍的研究成果，展示了如何通过一个统一的Transformer模型——Show，o，来实现对多...

  译者，朱先忠审校，重楼引言，将你的企业数据转化为可用于实际生产环境的LLM应用程序，，​​LlamaIndex主页​​​用60号字体这样高亮显示，其副标题是，LlamaIndex是构建LLM应用程序的领先数据框架，我不太确定它是否是业内领先的数据框架，但我认为它是一个与​​LangChain​​​和...

  本周三，亚马逊网络服务，AWS，宣布更新其生成式AI开发服务AmazonBedrock，增加了新的上下文基础功能、检索增强生成，RAG，的连接器以及其他大型语言模型，LLM，据亚马逊生成式人工智能副总裁瓦西·菲洛明，VasiPhilomin，称，这些更新有望简化企业基于生成式人工智能的应用程序的开发...

  大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇，本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产，若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型重新阅读，而最新科技，Mamba，xLSTM，KAN，则提供了大模型领域最新技术跟踪，若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏，技术...

  企业落地RAG系统痛点，Golden，Retriever系统，在文档检索前增加了一个基于反思的问题增强步骤，用于识别术语、根据上下文澄清其含义，并相应地增强问题，一个比较Golden，Retriever与相关工作的示意图，两种类型的方法，离线和在线，在左上角，现有的离线方法使用大型语言模型，LLMs...