理论
一文读懂大模型 RAG:检索、增强与生成的技术详解
大模型(Large Language Model,LLM)的浪潮已经席卷了几乎各行业,但当涉及到专业场景或行业细分领域时,通用大模型往往面临专业知识不足的问题。 相对于成本昂贵的“Post-Training”或“Supervised Fine-Tuning”(监督微调,SFT),基于RAG的技术方案成为了一种更优选择。 本文笔者将从RAG所解决的问题及模拟场景入手,详细总结相关技术细节,与大家分享~一、初识:RAG所解决的问题及模拟场景1.
3/4/2025 9:10:00 AM
小喵学AI
Seed Research | 形式化数学推理新SOTA!BFS-Prover模型最新开源
近日,豆包大模型团队提出 BFS-Prover,一个基于大语言模型 (LLM) 和最优先树搜索 (BFS) 的高效自动形式化定理证明系统。 团队通过该成果发现,简单的 BFS 方法经过系统优化后,可在大规模定理证明任务中展现卓越性能与效率,无需复杂的蒙特卡洛树搜索和价值函数。 在数学定理证明基准 MiniF2F 测试集上,BFS-Prover 取得了 72.95% 准确率,超越此前所有方法。
3/4/2025 9:00:00 AM
Seed Research
标点符号成大模型训练神器!KV缓存狂减一半,可处理400万Tokens长序列,来自华为港大等 | 开源
文字中貌似不起眼的标点符号,竟然可以显著加速大模型的训练和推理过程? 来自华为、港大、KAUST和马普所的研究者,就提出了一种新的自然语言建模视角——SepLLM。 起因是团队发现某些看似无意义的分隔符,在注意力得分中占据了不成比例的重要地位。
3/4/2025 9:00:00 AM
量子位
Claude 3.7硬控马里奥90秒,GPT-4o开局暴毙!Karpathy直呼基准失效,游戏成LLM新战场
LLM评估基准的「黄金标准」,正在失效? 一大早,AI大神Karpathy发出质疑,「目前存在一种评估危机,我真的不知道现在该看哪些指标了」。 诸如MMLU、SWE-Bench Verified、Chatbot Arena等这些基准,各有自己的优劣之处。
3/4/2025 8:40:00 AM
新智元
Hinton怒斥马斯克「电锯」屠遍美国科学界!3410位大佬联名将其从英国皇家学会除名
AI教父Hinton和马斯克吵起来了! 今天,Hinton公开叫板,「马斯克应该被英国皇家学会除名,最关键原因是他正在对美国科学机构造成巨大损害」。 这番言论如同一枚重磅炸弹,瞬间点燃了舆论战场。
3/4/2025 8:30:00 AM
新智元
AI优先事项:IT领导者强调生产力而非创新
随着AI技术的飞速发展,IT领导者对其的投资热情日益高涨,然而,在AI的应用焦点上,IT领导者们却存在不小的争议。 是专注于提高员工生产力,还是探索更高级的应用如推动创新?这一选择将直接影响企业的未来发展。 一项新调查显示,IT领导者在使用AI时仍然瞄准的是低垂的果实,专注于提高员工生产力,而非更高级的应用,如推动创新或增加收入。
3/4/2025 8:10:00 AM
Grant Gross
使用Rust构建高性能机器学习模型
译者 | 布加迪审校 | 重楼机器学习主要使用Python来完成。 Python之所以大受欢迎,是由于它易于学习,并且有许多机器学习库。 而现在,Rust正成为一种强有力的替代语言。
3/4/2025 8:00:00 AM
布加迪
GCD-DDPM:用扩散模型重塑变化检测,精准捕捉细粒度变化
一眼概览GCD-DDPM 提出了一种 基于差分特征引导的去噪扩散概率模型(DDPM) 进行 变化检测(CD) 的方法,采用 生成式方式 直接生成变化检测(CD)图,而非传统的判别式分类方式。 在四个高分辨率遥感数据集上,该方法展现了优越的检测性能。 核心问题目前主流变化检测(CD)方法大多依赖 CNN 或 Transformer 进行判别式特征学习,但它们在 同时捕获局部细节信息和长距离依赖关系 方面存在局限,导致 变化检测精度不足,尤其是对于 复杂场景的细粒度变化 无法精准捕捉。
3/4/2025 4:00:00 AM
萍哥学AI
告别传统 SSE!fetch-event-source 让 AI 流式处理更高效
在 AI 大模型飞速发展的时代,前端开发者面临着如何高效处理实时数据流的挑战。 服务器发送事件(SSE)作为一种单向通信协议,能够让服务器主动向客户端推送实时更新,广泛应用于实时聊天、新闻推送等场景。 然而,标准的 EventSource API 存在诸多限制,例如只能使用 GET 请求、无法传递请求体等。
3/4/2025 3:00:00 AM
PIG AI
23个超强的DeepSeek提示词指令,一看就懂
给大家分享几个超强的DeepSeek提示词,大家也可以模仿提示词的结构去书写自己需要的DeepSeek指令。 文中[...]内的只是示例,大家可以根据自己实际需求进行替换。 一、知识管理类请用康奈尔笔记法整理[会议记录/课程内容],左侧提炼关键词,右侧记录案例证据,底部总结行动要点,最后将知识关联绘制成概念网络图。
3/4/2025 2:00:00 AM
丶平凡世界
LLM 大语言模型定义以及关键技术术语认知
大语言模型定义LLM(Large Language Models)是基于 Transformer 架构(可以理解为不同寻常的大脑)的深度神经网络,通过海量文本数据训练获得语言理解和生成能力。 其核心特征包括:参数规模达数十亿级别(GPT-3 175B参数)知识储备惊人,可以理解为脑细胞数量是普通人的千亿倍(1750亿参数),相当于把整个图书馆的书都装进大脑自回归生成机制(逐词预测)说话方式像接龙,当它写作文时,就像我们玩词语接龙:先写"今天",然后根据"今天"想"天气",接着根据"今天天气"想"晴朗",逐字逐句生成内容。 注意力机制实现长程依赖建模特别会抓重点就像我们读小说时,会自动记住关键人物关系(比如注意到"陈平安喜欢宁姚"),它能自动捕捉文字间的深层联系。
3/4/2025 1:00:00 AM
山河已无恙
DeepSeek提示词超能手册:五大核心技巧,榨干AI生产力!
🎯 技巧1:R-T-F黄金三件套——角色 任务 格式锁定AI身份,输出不跑偏! R (Role):角色,明确AI需要扮演的身份或专家领域。 T (Task):任务,清晰定义AI需完成的具体目标。
3/4/2025 12:35:00 AM
新叔
用上DeepSeek,改简历快人一步:AI简历优化保姆级教程
作为科技博主,我测评过上百款AI工具,今天给大家安利一个简历优化的"外挂神器"——DeepSeek。 它能让你的简历从"已读不回"变成"收割offer",操作比美图秀秀还简单,特别适合没经验的应届生和转行小白。 一、为什么需要AI改简历?
3/4/2025 12:00:55 AM
架构师秋天
突破性进展!浙大scNiche框架精准识别细胞生态位,助力精准医疗
编辑 | 2049随着单细胞空间组学技术的快速发展,科研人员可以在单细胞分辨率水平上系统探索组织中细胞状态、功能和相互作用。 然而,如何从这些海量的空间组学数据中精确识别和表征细胞生态位(cell niche)仍是一个重大挑战。 近日,浙江大学药学院团队开发了一个名为 scNiche 的计算框架,可以从单细胞分辨率的空间组学数据中有效识别和表征细胞生态位。
3/3/2025 4:23:00 PM
ScienceAI
马斯克最新预言:AI毁灭世界的概率为20%!星舰全程复用后成本将砍99%!计划30年内完成火星殖民,100万人定居新星!
整理 | 伊风出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)3月1日,马斯克再次做客《The Joe Rogan Experience》播客节目,语出惊人! “还有一个更高级的阶段——当AI比所有人类加在一起还要聪明。 坦白说,我觉得这个节点可能会出现在2029或2030年,基本上刚好赶上《终结者》的时间线。
3/3/2025 3:14:18 PM
武晓燕
Agent只是手段,工作流才是内容!
编辑|言征现代企业中有一个无名英雄:工作流程。 它有时被称为规则引擎、流程流、单状态机或软件定义的工作流程。 在用户界面(UI)中,它是一个“向导”。
3/3/2025 1:26:39 PM
言征
大模型是一场新的搜索战争,OpenAI不会赢家通吃,一家最好被收购!硅谷知名投资人曝料特朗普希望马斯克更积极裁撤美政府预算
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)最近DeepSeek开源周带来了很多惊喜与热议。 但小编发现大家对于马斯克的Grok3的讨论却远远不够充分。 作为“大模型球赛”的最不可捉摸的强大力量,马斯克的xAI最新模型已经上线,便迅速登顶了iPhone的下载排行榜,引起的轰动同样不可小觑。
3/3/2025 12:59:39 PM
言征
中国团队首次夺魁!无问芯穹FlightVGM获FPGA'25最佳论文,峰值算力超GPU21倍
国际可重构计算领域顶级会议 ——FPGA 2025 在落幕之时传来消息,今年的最佳论文颁发给了无问芯穹和上交、清华共同提出的视频生成大模型推理 IP 工作 FlightVGM,这是 FPGA 会议首次将该奖项授予完全由中国大陆科研团队主导的研究工作,同时也是亚太国家团队首次获此殊荣。 这项工作首次在 FPGA 上实现了视频生成模型(Video Generation Models, VGMs)的高效推理,也是该团队继去年在 FPGA 上加速大语言模型 FlightLLM(FPGA’24)后的最新系列工作。 与 NVIDIA 3090 GPU 相比,FlightVGM 在 AMD V80 FPGA 上实现了 1.30 倍的性能提升与 4.49 倍的能效提升(峰值算力差距超过 21 倍)。
3/3/2025 12:16:48 PM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
Meta
用户
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI新词
智能体
马斯克
AI创作
Anthropic
英伟达
论文
训练
代码
算法
LLM
Stable Diffusion
芯片
腾讯
苹果
蛋白质
Claude
开发者
AI for Science
Agent
生成式
神经网络
机器学习
3D
xAI
研究
人形机器人
生成
AI视频
百度
计算
工具
Sora
GPU
华为
大语言模型
RAG
AI设计
字节跳动
具身智能
搜索
大型语言模型
场景
AGI
深度学习
视频生成
预测
视觉
伟达
架构
Transformer
神器推荐
编程
DeepMind
亚马逊
特斯拉
AI模型