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AI知识 第3页

Deep Research 技术盘点!比RAG更高级的LLM应用范式-首席AI分享圈

Deep Research 技术盘点!比RAG更高级的LLM应用范式

OpenAI 的 Deep Research 工具横空出世后,各大厂商都推出了自研的 Deep Research 工具。所谓Deep Research,是和普通搜索比较的,简单的RAG检索生成一般只有一轮检索。然而Deep Research可以像人类一样,根据一...

Agentic Chunking:AI Agent 驱动的语义文本分块

引言 在大型语言模型 (LLMs) 的应用领域,尤其是在检索增强生成 (RAG) 系统中,文本分块 (Chunking) 扮演着至关重要的角色。 文本分块的质量直接关系到上下文信息的有效性,进而影响 LLM 生成答案的准确性和完整...

ZEP-Graphiti:用于智能体记忆的时序知识图谱架构

速读 智能体记忆的挑战与Zep的创新 智能体(AI Agents)在复杂任务中面临记忆瓶颈。传统基于大型语言模型(LLM)的智能体受限于上下文窗口,难以有效整合长期对话历史和动态数据,限制了表现并易产生幻觉。Zep 是...

OpenAI 发布:AI 推理模型的应用与最佳实践-首席AI分享圈

OpenAI 发布:AI 推理模型的应用与最佳实践

在人工智能领域,模型的选择至关重要。OpenAI 作为行业领导者,提供了两种主要类型的模型系列:推理模型 (Reasoning Models) 和 GPT 模型 (GPT Models)。前者以 o 系列模型为代表,例如 o1 和 o3-mini;后者则以 ...

模型量化是什么:FP32, FP16, INT8, INT4 数据类型详解-首席AI分享圈

模型量化是什么:FP32, FP16, INT8, INT4 数据类型详解

导读 在人工智能科技的浩瀚星空中,深度学习模型以其卓越的性能,驱动着诸多领域的创新发展。然而,模型规模的持续膨胀,如同双刃剑,在提升性能的同时,也带来了算力需求与存储压力的剧增。特别是在资源受限的应...

Think&Cite:使用树搜索技术提升文本引用准确性-首席AI分享圈

Think&Cite:使用树搜索技术提升文本引用准确性

摘要 尽管大型语言模型(LLMs)表现出色,但它们容易产生幻觉并生成事实不准确的信息。这一挑战促使人们努力进行属性文本生成,促使LLMs生成包含支持证据的内容。在本文中,我们提出了一种名为Think&Cite的新...

LLM OCR 的局限性:光鲜外表下的文档解析难题-首席AI分享圈

LLM OCR 的局限性:光鲜外表下的文档解析难题

对于任何需要检索增强生成 (RAG) 系统的应用来说,将海量 PDF 文档变成机器能读懂的文本块(也就是 “PDF 分块”)都是个让人头疼的大难题。 市面上既有开源的方案,也有商业化的产品,但说实话,还没哪个方案能真...

DeepSeek R1 越狱:尝试突破 DeepSeek 的审查机制-首席AI分享圈

DeepSeek R1 越狱:尝试突破 DeepSeek 的审查机制

DeepSeek R1 官网越狱是非常好的实验环境,能触发到基本所有类型的审查机制,可以学习很多防御技巧,所以这是一篇大模型审查机制的学习文章,会带你看到历年来大模型越狱的示例。   大模型审查机制通常采用...

OpenAI o3-mini 系统说明书(中文)-首席AI分享圈

OpenAI o3-mini 系统说明书(中文)

原文:https://cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 1 引言 OpenAI o 模型系列使用大规模强化学习进行训练,以使用思维链进行推理。这些先进的推理能力为提高我们模型的安全性和稳健性提供了新的途径。特别是...

智能代理检索增强生成:Agentic RAG 技术综述-首席AI分享圈

智能代理检索增强生成:Agentic RAG 技术综述

摘要 大型语言模型(LLMs),如OpenAI的GPT-4、Google的PaLM和Meta的LLaMA,通过实现类人文本生成和自然语言理解,极大地改变了人工智能(AI)。然而,它们对静态训练数据的依赖限制了其响应动态、实时查询的能力...

LangGraph:基于有向无环图拓扑的AI Agent构建与执行框架-首席AI分享圈

LangGraph:基于有向无环图拓扑的AI Agent构建与执行框架

人工智能(AI)是一个迅速发展的领域。语言模型已经发展到能够让AI Agent执行复杂任务和做出复杂决策。然而,随着这些Agent的技能不断提升,支持它们的基础设施难以跟上。 LangGraph,这是一个革命性的库,旨在革...

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