标题：ControlRec: Bridging the Semantic Gap between Language Model and Personalized...

大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角，比如我们在今年上半年曾在某电商平台落地过较为直观简单的LLMx搜索项目（我们称之为LLM应用的第一阶段），同时拿到线上...

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - Meta AI 最新开源 LLM LLaMa 2 。

战争与和平一直是塑造人类历史的重要元素。最近的一项研究聚焦于用LLMs模拟国际冲突，特别是第一次世界大战、第二次世界大战以及中国古代的战国时期。通过这些历史事件...

前面已经介绍过了，ModelOutput是所有模型输出的基类。下面是其源码核心部分，一些具体实现代码删除了，不过不影响理解。

下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。

为了拆开大模型的「黑箱」，Anthropic可解释性团队发表了一篇论文，讲述了他们通过训练一个新的模型去理解一个简单的模型的方法。

特别是对于MMLU物理来说，更是如此，推理和数学技能是成功解决问题的关键。意思就是说，哪怕LLM正确地检索了第一原理，也还是得通过典型的多步骤推理过程得出正确的...

步骤4：LLM基于最相关的知识（Top N检索结果）和独立问题输入LLM问答模型进行求解推理，得到最终的答案；

Nature今天刊文，探讨了教育行业的不同参与者，如何抓住LLM这个变革性的工具带来的机会，重新改造这项自人类文明诞生以来就存在的行业。

Nature今天刊文，探讨了教育行业的不同参与者，如何抓住LLM这个变革性的工具带来的机会，重新改造这项自人类文明诞生以来就存在的行业。

随着ChatGPT的快速发展，基于Transformer的大型语言模型(LLM)为人工通用智能(AGI)铺平了一条革命性的道路，并已应用于知识库、人机界面和动态...

大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。

在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑...

几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关...

而使用人类的反馈来训练LLM，正是目前大放异彩的RLHF的基础，如果LLM改不了「抛开事实不谈」的毛病，这将成为一个较为严重的问题。

那是否有比较完美的方案，同时规避了传统编程函数和 LLM 的缺点，且拥有两者的优势？这是当然有的，通过 SemanticKernel 框架的辅助下，咱可以各取两...

pylmkit 是一个旨在构建或集成具有实用价值的大模型（LM）应用程序的项目，旨在帮助用户快速构建符合其业务需求的应用程序。

pylmkit 是一个旨在构建或集成具有实用价值的大模型（LM）应用程序的项目，旨在帮助用户快速构建符合其业务需求的应用程序。

Hinton在线直接点名LeCun，说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。