AIZE

众所周知，正是因为 Claude 3.5 Sonnet 出色的编程能力，让诸如 Cursor、Windsurf 这样的编程工具大放异彩，而 Claude 3.7 Sonne...

作者 | Aparna Dhinakaran 编译 | 岳扬 Image by author 智能体（Agents）正迎来辉煌时刻。伴随着众多新框架的涌现和对该领域的持续投...

最近微软新推出来的技术 graphRAG 相当火爆，我通过学习网上的资料总结出来在本地部署 Ollama+graphRAG 的教程，并且用《凡人修仙传》进行测试。...

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅编译转载。 作者 | Michael Wood 编译 | 岳扬 在 RAG 系统中，其核心任务是找出那些与查询内容相似度最高的存储...

你是否曾经历过这样的情况：花费大量时间和精力学习，但很快就全部忘记了。看了一个名为《如何用 AI 比任何人快 10 倍的学习任何东西》的视频后，我意识到，这种学习方式可能只...

ROUGE 和 BLEU 是用来评测大模型（尤其是自然语言处理模型）文本生成质量的两个常见指标，主要用于衡量模型生成的文本与参考答案（ground truth）的相似度。 ...

AI 编程新时代：从「动手写代码」到「动嘴编程」 随着 Claude 3.7 的发布，AI 编程领域迎来了全新的革命。这个混合推理模型不仅在 SWE-bench 测试中以 ...

任务和步骤： 1. 生成一个完整的用户问题，以便跟进对话。 2. 如果用户的问题涉及相对日期，则需要根据当前日期（即 {today}）将其转换为绝对日期。例如：“yeste...

角色使命：你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。...

角色使命：你是一位文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。...

今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用：“模型微调” ，也就是较大家真正的 “调教“ 出一个能够满足特定需求场景、更贴合个人使用习惯的个性化模型。...

在打造检索增强生成（RAG）应用时，选择合适的Embedding模型就像挑选合适的工具，直接影响到应用的表现和效果。​那么，面对众多的模型，我们该如何轻松找到最适合的那一款...

根据 MTEB 选择适合你的业务场景的Embedding 模型。 MTEB 是 HuggingFace 的 MTEB leaderboard 是一个一站式的文本 Embed...

你可以把预训练模型想象成一个“学霸”，在正式考试前，它已经刷了一大堆题（超大量的文本数据），掌握了很多知识（语言规律、语法等）。然后，我们可以让这个学霸针对某个特定科目再进...

Embedding（嵌入向量） 是一种把文本、图片、音频等数据转换为计算机能理解的数字向量的技术。通过这种方式，计算机可以使用数学运算来比较它们的相似度，进行分类、聚类、搜...

MoE架构（Mixture of Experts，混合专家模型）就像一个"智能分工协作团队"。 举个生活化的例子：假设你同时收到一份数学题、一份语文作文和一份物理实验报告，...

Transformer 的底层原理可以用一个“团队协作+信息整合”的故事来比喻，咱们抛开数学公式，用大白话解释清楚。...