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HtmlRAG：利用 HTML 结构化信息增强 RAG 系统的知识检索能力和准确性
原创 精华01、概述在大型语言模型（LLM）逐渐普及的今天，检索增强生成（RetrievalaugmentedGeneration，简称RAG）技术逐渐成为提高AI知识处理能力、减少模型幻觉（hallucination）的关键手段。通过将外部知识库和生成模型相结合，RAG为如ChatGPT等多种商业应用提供了重要支持。然而，当前RAG的实现方式仍面临一项根本性挑战，即在知识处理过程中对HTML网页结构与语义信息的损失。对于复杂的网页内容来说，将HTML文档简单地转换为纯文本...HtmlRAGRAG入口控制：多智能体强化学习在自动驾驶中的应用研究
精华随着自动驾驶技术的快速发展，人们对于自主车辆的期待也在不断提高。然而，尽管现有的技术已经能够实现车辆在高速公路上的自动驾驶，以及无人驾驶出租车在主要城市开始运营，技术上所谓的“L5”全自动驾驶仍未完全实现。实现这一目标需要解决多个技术难题，其中之一便是提供能够在高速公路匝道入口安全、可靠运行的全自动控制功能。现阶段的自动驾驶技术虽然取得了显著进展，但仍面临许多挑战。社会普遍认为自动驾驶汽车需要比...多智能自动驾驶强化学习RAG：如何通过实时数据提升AI准确性并减少“幻觉”
原创 精华在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的“幻觉”（Hallucinations）。为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG），它通过结合实时检索与内容生成的双重能力，显著提升AI的回答准确性。本文将深入探讨RAG的原理、技术架构、向量数据库的应用及其如何减少AI的常见问题，让读者全方位了解...RAG从具身智能再谈强化学习，为什么需要强化学习，以及强化学习的应用场景
原创“学习的过程，是一个不断产生偏差和调整的过程”学习的过程是一个学习——验证——再学习——再验证的过程。在此之前也有写过关于强化学习的文章，但那时更多的是停留在概念描述和名称解释的阶段，简单来说就是知道有强化学习这个概念，但不知道它是用来解决什么问题，以及怎么来解决这些问题。之前的文章大模型的训练与调优，SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)到底是什么？学习一门新技能或技术的最好方式...大模型强化学习Agentic RAG Golden-Retriever：显著提升企业知识库问答准确性、检索效率！
企业落地RAG系统痛点：技术公司维护着大量的专有文档，如培训材料、设计文档和研究成果。工程师，尤其是新员工，需要快速查询这些文档或吸收其中的新知识。这些领域特定的文档通常包含许多技术社区特有的缩写和术语，使得导航变得复杂。GoldenRetriever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GoldenRetriever与相关工作的示意图。两种类型的方法...Agentic检索系统Meta推出开放世界具身问答数据集OpenEQA：视觉大模型在具身智能上还有很长的路要走！
原创想象一个实体化的AI代理，充当家庭机器人的大脑或时尚的智能眼镜。这样的代理需要利用视觉等感知模态来理解周围环境，并能够用清晰、日常语言有效地与人交流。这类似于构建“世界模型”，即代理对外部世界的内部表示，可以通过语言查询。这是一个长期愿景和一个艰巨的研究挑战——Meta正在积极探索。近日，Meta发布了开放词汇体验问答（OpenEQA）框架——一个衡量AI代理通过开放词汇问题来理解其环境的新基准。这类似于我们如何...Meta视觉大模型让具身智能更快更强！华东师大&上大提出TinyVLA：高效视觉-语言-动作模型，遥遥领先
论文链接：https:arxiv.orgpdf2409.12514项目链接：https:tinyvla.github.io具身智能近期发展迅速，拥有了大模型"大脑"的机械臂在动作上更加高效和精确，但现有的一个难点是：模型受到算力和数据的制约。如何使用更少的训练数据，以更快的推理速度，实现媲美OpenVLA的性能？今天给大家分享的TinyVLA，就是来解决这个难题的，还有多种规模的模型可供选择！总结速览解决的问题：现有的视觉语言动作（VLA）模型在推理速度慢和需要...模型算力大模型时代的知识工程：企业级智能知识库构建与增强指南
原创一、大模型知识库战略架构（耗时：初始8小时月度迭代）1.知识价值密度评估四维筛选模型（Ec业务关键度，Fa调用频率，Fh历史价值，Ct维护成本）知识类型处理策略工具链配置高频核心知识向量化+微调GPT4Turbo+PGVector中频场景知识RAG增强检索LlamaIndex+Pinecone低频长尾知识压缩存储ZSTD+MinIO知识热力分析fromlangchain.analyticsimportKnowledgeHeatmapheatmapKnowledgeHeatmap(querylogsloadlogs("searchlogs.json"),docmeta...大模型智能知识库什么是大模型、特点、优势。大模型与AIGC的关系
大模型是指在人工智能领域，特别是在机器学习和深度学习中，具有大量参数和层次的模型。这些大型模型通常需要大量的训练数据，以及相当大的计算资源来进行训练和推理。它们在处理复杂任务时，如自然语言处理、图像识别、语音识别等领域表现出色。大模型的特点：大量参数：大模型通常包含数十亿到数百亿个参数，使得它们能够捕捉数据中的微妙模式和复杂关系。深层网络结构：这些模型往往具有深层的网络结构，包括多层的神经网络...大模型人工智能AIGC从做菜的角度来更形象的理解什么是大模型的参数，训练原理与过程，以及为什么要训练？
原创在前面的大模型参数的文章中讲了什么是大模型的参数，以及大模型为什么要训练；不过那个讲的比较抽象，这里就用一个更形象的例子来解释一下大模型的参数到底是什么，以及训练的原理。01、大模型和厨师从我们使用者的角度来说，大模型就是一个黑盒，它需要输入，然后给出一个输出。如下图就是大模型的黑盒模型：而从我们使用上来看，基本上就是一个聊天框，然后我们输入文字图片视频等，然后大模型给我们一个输出。而这...大模型训练为什么你会觉得大模型很难学？甚至学了好久还不知道大模型到底是个什么玩意？
原创“先从简单的开始，而不是从复杂的开始；简单意味着成就感，复杂意味着挫败感”理论是来自于现实中的实践结果，理论来自于实践，验证于实践；单纯的理论是没有生存空间的。为什么你觉得大模型很难？甚至觉得学不会大模型？原因就在于你太沉迷于理论，而忽略了实践的意义。大模型不是一个纯理论的科学大模型技术并不是一个纯粹的理论科学，而是一个具有较强实践性的实践科学。我们有很多人在学习大模型技术的过程中，觉得大模型...大模型为什么预训练大模型要使用无监督学习的方式？
原创“预训练一般采用无监督的方式进行，而微调一般采用监督学习的方式进行”说到预训练大模型，首先就要先了解一下pretraining(预训练)和finetuning(微调)。什么是预训练？比如说你想做一个图像识别的大模型，这时你需要使用某种神经网络架构(比如Transformer)来设计一个神经网络，然后通过某种初始化方法对神经网络参数进行初始化。然后，你就可以使用大量的训练数据对模型进行训练，也就是不断的调整其参数；直到损失差不断的降...无监督学习大模型大模型训练数据的收集方式，以后企业最重要的资产不是厂房而是数据
原创“大模型的本质，是一种能够处理特定类型任务的数学模型”现在大模型可以说是人工智能的代表，但目前的大模型还只是一种基于数学逼近算法的概率统计模型。因此，其需要大量的训练数据来让模型学习，找到其中的规律，然后就有了大模型。因此，也间接说明了训练数据的重要性。那么应该怎么收集训练数据呢？01、收集训练数据的渠道马云说：“二十一世纪是大数据时代，数据是一家企业最重要的生产资料”。而在人工智能时代来临的时...大模型AI超越FastGPT、Dify！Agentic CoT 架构实现RAG回答准确率突破94%大关
原创特定领域的QA系统不仅需要生成流畅的回答，还需确保基于专业知识的高事实准确性。尽管检索增强生成（RAG）框架改进了上下文调用能力，但在异构数据整合与推理一致性方面仍存在不足。为此，清华大学提出DORAG，一种可扩展、可定制的混合QA框架，融合多级知识图谱构建与语义向量检索技术。DORAG采用创新的AgenticCoT架构，从多模态文档中提取结构化关系，构建动态知识图谱以提升检索精度。在查询阶段，它结合图谱与向量检索结果生...FastGPTDifyAgentic CoTRAGAI巨头人才争夺战进入核爆级！Meta320亿天价挖角OpenAI
 AI人才争夺战近年来愈演愈烈。近日，Abacus.AI首席执行官发表公开评论，称Meta已成功从OpenAI挖走七名员工，让AI人才争夺战上升到核爆级别。  此前，Meta先以320亿天价收购IlyaSutskever的SSI公司遭拒，转手挖走其CEO丹尼尔·格罗斯与GitHub前掌门纳特·弗里德曼，更斥资143亿美金将ScaleAI创始人与其数据帝国收入新设的“超级智能实验室”。 而被Meta闪电挖角的三名OpenAI苏黎世核心科学家（拜耶、科列斯...人工智能ai人才争夺战MetaOpenAI算家云Labubu丑萌征服全球背后：AI赋能年轻人“为情绪买单”新经济
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社区头条 还记得那只被108万人民币售出的薄荷色Labubu吗？就在半个月前，这个长着九颗尖牙、竖耳、异色瞳孔的“丑萌”精灵，上演了一次消费奇迹：在永乐2025春季拍卖会上，来自泡泡玛特签约艺术家、香港艺术家龙家升的初代藏品级潮流玩具薄荷色Labubu以超高价成功拍卖。据官方介绍，这只Labubu为“全球唯一一只”。  作为近两年最火爆的潮玩，Labubu从进入市场开始，其实经历了一段蛰伏期。早在2015年，龙家升就创作出了...泡泡玛特LabubuAI潮玩AI技术算家云字节跳动开源Seed-Coder，用六万亿token语料库训练的LLM
原创 社区头条在当今数字化时代，代码数据对于训练大型语言模型（LLM）的重要性不言而喻。它不仅对编程任务有着直接的推动作用，还能提升模型更广泛的推理能力。然而，目前许多开源模型在构建代码数据集时，往往依赖于人工筛选和专家制定的规则，这种方式不仅耗时费力，还容易受到人为偏见的影响，难以在不同编程语言之间进行大规模扩展。而像Claude3.7和OpenAIo3这样的专有模型虽然在编程任务上表现出色，却对它们的数据细节守口如瓶。即使...字节跳动开源LLM1200行代码实现高效LLM推理，DeepSeek nano-vLLM的极简之道
原创 精华1.一场“小而美”的技术革命在AI的世界里，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的存在。它们能够处理各种复杂的自然语言处理任务，从文本生成到问答系统，从语言翻译到情感分析，LLM的应用场景几乎涵盖了我们能想到的所有领域。然而，随着模型规模的不断增大，如何高效地进行推理（即模型根据输入生成输出的过程）成了一个令人头疼的问题。传统的推理框架虽然在性能上表现出色，但往往因为代码复杂、难以理解和修改，以及在...LLM大型语言模型DeepSeeknano-vLLMAgent智能体和workflow工作流是一回事吗？如果不是那么它们的区别是什么？
原创“智能体和工作流是大模型应用的一体两面，其两者既有区别也有联系，更多的是相辅相成。”Agent智能体和workflow工作流是人工智能领域非常重要的两个概念，很多人弄不清楚智能体和工作流的区别，甚至会认为它们是一回事。所以，今天我们就来讨论一下智能体和工作流的区别与联系。智能体与工作流Agent——智能体Agent智能体是大模型应用场景中一个非常重要的方向，也有很多人认为其是通向AGI——通用人工智能的必经之路；智能体...Agent智能体workflow关于Agent智能体的开发心得——从人的角度去理解智能体
原创“智能体中，大模型就是人，工具就是人使用的工具，提示词就是你想让大模型做什么，以及怎么做。”智能体作为AI领域潜力无限的一个应用方向，很多技术从业者都扑在了智能体上，同时也有更多的人想入行智能体开发；但面对智能体领域各种乱七八糟的新概念，新名词很多人都不知道该从哪下手，以及怎么下手。特别是智能体是结合大模型LLM+Prompt+Tools组成的一个复合概念；最重要的是很多人刚开始很难弄明白大模型都是干啥的，以及...Agent智能体大模型
