对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

我们明白，人工智能正在改变一切。但对于任何颠覆性的技术，真正计算出这种颠覆的数值其实相当困难。a16z以他们典型的深度分析，探讨了人工智能如何颠覆云计算和应用层。这是一篇内容繁密但却有价值的文章。人工智能...

我们最近发布了很多关于产品驱动增长（PLG）的内容。这是一个公司精准实现PLG的又一出色例子。关键的启示包括：深思熟虑你为谁构建产品，专注于一个明确的人物角色，然后尽可能地减少他们尝试你的产品的阻力。传统的...

这个代码库介绍了一种改善视觉-语言模型，特别是在详细属性检测和图像内部位置定位任务中的表现的多任务策略。这种策略以视觉-语言模型CLIP为例，展示了如何通过多任务学习提升模型的表现。通过这种方式，模型可以更...

深度神经网络在计算机视觉领域有着出色的表现，但是更快的推理时间是必要的。这篇论文介绍了一种新的Inter-Class Similarity Distillation方法和一种Adaptive Loss Weighting策略，能够更好地从老师网络向学生网络传...

虽然生成式人工智能（AI）的表现令人赞叹，但由于在推理类型上的根本概念限制，其智能水平尚未达到人类的水平。这不仅对当前的AI技术具有重要意义，同时也对于创造真正的人工通用智能（AGI）起到了决定性的作用。生...

这项研究提出了一个新的范式，用于创建大规模、多样化的数据集，以训练AI代理进行视觉导航。在这种新的方法中，我们采用了一种创新的数据生成策略，这种策略能够有效地处理大规模的数据，同时保证数据的多样性和质量...

传统的矢量存储方法在金融查询领域中存在一定的局限性，而现在我们可以通过结合元数据和现有的查询语言来显著提高查询结果的质量。openBB和LlamaIndex两个技术在这方面发挥了关键作用。openBB作为一个开放性的基准数...