首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
NLP
汀丶人工智能
创建于2023-05-11
订阅专栏
NLP
等 79 人订阅
共215篇文章
创建于2023-05-11
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
AI-Compass(AI百科全书开源):构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体
AI-Compass(AI百科全书开源):构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体 AI-Compass将为你和社区提供在AI技术海洋中航行的方向与指引。无论你是刚踏入AI领域的初学者,还是寻求
AI-Compass LLM训练框架生态:整合ms-swift、Unsloth、Megatron-LM等核心框架,涵盖全参数/PEFT训练与分布式优化
AI-Compass LLM训练框架生态:整合ms-swift、Unsloth、Megatron-LM等核心框架,涵盖全参数/PEFT训练与分布式优化 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、
AI-Compass Embedding模型模块:15+主流向量化技术的多模态语义表示生态,涵盖文本图像音频嵌入、RAG检索增强、向量数据库集成与工程化实践
AI-Compass Embedding模型模块:15+主流向量化技术的多模态语义表示生态,涵盖文本图像音频嵌入、RAG检索增强、向量数据库集成与工程化实践 AI-Compass 致力于构建最全面、最
AI-Compass宝藏资源库:构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体
AI-Compass宝藏资源库:构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态,通过六大核心模块的系统化组织,为不同层次
AI-Compass宝藏资源库:构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体
AI-Compass宝藏资源库:构建最全面的AI学习与实践生态,服务AI全群体 AI-Compass将为你和社区提供在AI技术海洋中航行的方向与指引。无论你是刚踏入AI领域的初学者,还是寻求技术突破的
字节DeerFlow开源框架:多智能体深度研究框架,实现端到端自动化研究流程
🦌 DeerFlow DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)是一个社区驱动的深度研究框架,它建立在开源社区的杰出工作基础之上。目标
从AI助手到个性化数字分身:WeClone & Second Me打造本地化、私有化的个性化AI代理系统
1.WeClone 随着大语言模型(LLM)和语音合成技术的快速发展,个性化AI代理的实现变得愈发可行。近期,一个名为 WeClone 的开源项目引起了开发者社区的关注。该项目旨在通过用户的微信聊天记
掌握Multi-Agent实践(一):使用AgentScope实践入门和Workstation上手指南
AgentScope是通义实验室开源的multi-agent编程框架,专为开发人员设计,提供了丰富的组件, 全面的文档和广泛的兼容性。同时,AgentScope Workstation提供了在线拖拉拽
掌握Multi-Agent实践(二):基于AgentScope构建支持@机制的群聊系统,实现定向对话机制
AgentScope是通义实验室开源的multi-agent编程框架,专为开发人员设计,提供了丰富的组件, 全面的文档和广泛的兼容性。同时,AgentScope Workstation提供了在线拖拉拽
Qwen3强势来袭:推理力爆表、语言超百种、智能体协作领先,引领AI开源大模型
1.Qwen3 github:https://github.com/QwenLM/Qwen3 文档:https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/ https://
Dify vs n8n vs RAGFlow:2025年AI应用与自动化工作流平台的终极对决
我将为大家整理一份关于 Dify、n8n 和 Ragflow 的最新研究分析,涵盖以下六个方面:功能对比、应用场景、架构设计、集成能力、和使用门槛。我会尽可能引用其官方文档、GitHub 仓库以及社区
Dify Agent 驱动轻量级 MCPserver:联动 Zapier 实现智能搜索高效数据流转
1.MCP Server MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型(
RAG分块策略:主流方法(递归、jina-seg)+前沿推荐(Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT)
RAG分块策略:主流方法(递归、jina-seg)+前沿推荐(Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT) 大多数常用的数据分块方法(chunking)都是基于规则的,采用
GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAG
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦
RAG 系统高效检索提升秘籍:如何精准选择 BGE 智源、GTE 阿里与 Jina 等的嵌入与精排模型的完美搭配
RAG 系统高效检索提升秘籍:如何精准选择 BGE 智源、GTE 阿里与 Jina 等的嵌入与精排模型的完美搭配 Text Embedding 榜单:MTEB、C-MTEB 《MTEB: Massiv
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
基础算法 常见面试篇 1.1 过拟合和欠拟合 常见面试篇 一、过拟合和欠拟合 是什么? 二、过拟合 / 高方差(overfiting / high variance)篇 2.1 过拟合是什么及检验方法
LLMs 入门实战系列大全:LLMs应用、领域大模型介绍、大模型常见面经汇总
常见大模型介绍 1.1 ChatGLM-6B 系列 ChatGLM2-6B [【ChatGLM2-6B 入门】清华大学开源中文版 ChatGLM-6B 模型学习与实战] 论文名称:ChatGLM2-6
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】 检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术,它将信息检索与生成式 AI 相结合,以产生更准确、上下文
NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比
NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比 随着生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,简写为
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验 1.RAGflow简介 最近更新: 2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。 20
下一页