Baihai_IDP

作者 | Tula Masterman 编译 | 岳扬 01 引言：AI Agent 领域的持续变革 Anthropic、微软和苹果的最新动态正在重塑我们对 AI Agen...

作者 | Maarten Grootendorst 编译 | 岳扬 在查看最新推出的大语言模型（LLMs）时，你可能会注意到标题中频繁出现的“MoE”字样。这个“MoE”究...

作者 | Yennie Jun 编译 | 岳扬 如果 system message、prompt 和 examples 中的指令相互矛盾，那么 LLMs 在回复时会遵循哪些...

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...

作者 | Nathan Lambert 编译 | 岳扬 多模态语言模型领域相比纯语言模型，显得定义更为不明确、未解决的问题更多，同时也有更多空间让人们发挥创意。在语言模型领...

作者 | Soumith Chintala 编译 | 岳扬 我的好友 Francois Fleuret 提出了上述问题。我迅速总结了一些在大规模训练领域中相当普遍的知识，内...

作者 | Stephanie Kirmer 编译 | 岳扬 Photo by Ibrahim Rifath[1] on Unsplash[2] OpenAl 是史上增长最为...

本文深入探讨了长上下文 LLMs 与 RAG 系统的优劣势，揭示了它们在实际应用中的表现差异。通过对最新四篇学术研究的全面分析，作者阐明了长上下文 LLMs 在某些任务中的...

作者 | Muhammad Saad Uddin 编译 | 岳扬 将 LLMs 投入生产环境使用，会遇到诸多挑战，尤其是想要为 LLMs 高效提供所需的计算资源时。有过此类...

作者 | Vikram Sreekanti & Joseph E. Gonzalez 编译 | 岳扬 给产品定价历来是个难题，我们并不自诩为定价专家。目前，我们还在初步尝试...

传统的检索增强生成（RAG）技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗？...

作者 | Pure Storage 编译 | 岳扬 如今，人工智能领域的软硬件很多都是专门为人工智能及神经网络操作的优化而定制的。这其中就包括神经网络处理单元（NPU），大...

您是否曾经遇到这样的情况：明明构建了一个功能强大的 RAG 系统，但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”？这是许多 RAG 应用开发者面临的共同挑战。...

作者 | Miguel Grinberg 编译 | 岳扬 毫无疑问，随着大语言模型[1]（LLMs）的新闻不断出现在我们的日常生活，生成式人工智能[2]（GenAI）已经成...

作者 | Arvind Narayanan & Sayash Kapoor 编译 | 岳扬 AI 企业正集体计划在硬件和数据中心上投入高达万亿美元[1]的资金，然而迄今为止...

作者 🎨 | Sam Rajaei & Guanyi Li 编译 🌺 | 岳扬 关于 AI Agents（能够基于特定指令和对上下文的理解独立完成任务的自主系统[1]）...

本文旨在帮助各位读者涉猎以下技能领域： 1. 理解模型量化技术的基本原理和作用 2. 掌握多种模型量化方法及其优缺点 3. 学会如何选择合适的量化方法，并根据实际场景进行调...

LLMs 规模和性能的不断提升，让人们不禁产生疑问：这种趋势是否能一直持续下去？我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能（AGI）？回答这些问题对于理解 AI 的...

你是否曾经遇到过这些情况：你向 AI 助手提出了一个比较复杂的问题，但它给出的回答却比较浅显，甚至完全偏离了你的意图🤔？或者，你询问了一个非常简单的问题， AI 助手却给...