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#LLM

01编辑器智能体,AI公众号智能体,一键创作,一键排版,一键发布

用户10672345

今天,01Agent 在香港国际创投嘉年华正式亮相。同时,我们也正式发布首款微信公众号智能体【01编辑器】 !

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超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制

新智元

在LLM文本编码器逐渐超越传统文本编码器的过程中,文本嵌入提取方式、对比微调等策略是最为关键的设计要素。为探究哪些设计真正有助于语言-视觉对齐,团队选取了五种7...

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停顿歧义 / 重读音识别:WildSpeech-Bench 揭示语音 LLM 的理解短板

腾讯开源

想象一下这两个句子的含义差别:"A woman, without her man, is nothing."vs"A woman: without her, m...

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解密prompt系列56. 智能体context管理 - 单智能体代码剖析

风雨中的小七

近期关于智能体设计有诸多观点,一个关键点让我豁然开朗——无论智能体是单是众,是编排驱动还是自主决策,是静态预定义还是动态生成,Context上下文的管理机制始终...

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LLM 系列(五):模型训练篇

磊叔的技术博客

大语言模型(Large Language Model, LLM)的训练是人工智能领域最复杂、最资源密集的任务之一。从2017年Transformer架构的提出,...

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Claude Duck:轻松部署 Claude Code,快速上手,无需复杂配置(教程)

PoloaiAPI

Claude Code 是一款专为编写代码而设计的智能助手,能够帮助开发者用自然语言生成代码,几乎不需要任何学习成本。只需简单的对话,Claude Code 就...

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AiPy+Ddoubao-1.6实战:知识框架可视化,把教学变成游戏厅

一口曲奇

AiPy是一款融合 LLM 与 Python 开发生态的创新工具。它以 “Python-Use” 范式重新定义 AI 任务执行逻辑,旨在让大模型真正 “动手” ...

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RAG检索策略深度解析:从BM25到Embedding、Reranker,如何为LLM选对“导航系统”?

LeonAlgo

大家好!今天我们来聊聊一个热门技术——RAG(检索增强生成)中至关重要的“检索”环节。如果你正在探索如何让你的大型语言模型(LLM)更智能、回答更靠谱,那这篇文...

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熬 3 天不如 10 分钟?用它做的火柴人动画,直接让我涨粉 10w+

用户11707012

一条火柴人打斗视频爆火全网,播放量突破百万,涨粉超100万。你也想制作同款视频?本期教程教你轻松搞定,无需熬夜调整关键帧,仅需aipy这一个工具就能完成。

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爬虫详解:Aipy打造自动抓取代理工具

一口曲奇

IP 封禁:短时间内同一 IP 频繁请求会触发网站黑名单机制,直接返回 403 错误

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Gary Marcus惊世之言:纯LLM上构建AGI彻底没了希望!MIT、芝大、哈佛论文火了

机器之心

今天,著名的人工智能学者和认知科学家 Gary Marcus 转推了 MIT、芝加哥大学、哈佛大学合著的一篇爆炸性论文,称「对于 LLM 及其所谓能理解和推理的...

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盘一盘,2017年Transformer之后,LLM领域的重要论文

机器之心

影响:作为核心技术被集成到业界领先的推理服务框架 vLLM 中,将 LLM 的吞吐量提升了数倍,并显著降低了显存占用。这使得在相同硬件上服务更多用户、运行更大模...

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🚀 KaLM-Embedding-V2: 小模型,大能量!重新定义高效文本嵌入

Yuki121

在当今由大型语言模型(LLM)驱动的时代,检索增强生成(RAG)技术已成为提升模型性能的关键 。然而,一个强大的RAG系统的核心瓶颈,往往在于其检索模块的基石—...

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这个扩散LLM太快了!没有「请稍后」,实测倍速于Gemini 2.5 Flash

机器之心

「我们非常高兴地推出 Mercury,这是首款专为聊天应用量身定制的商业级扩散 LLM!Mercury 速度超快,效率超高,能够为对话带来实时响应,就像 Mer...

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GraphRAG+neo4j实战

happywei

本地搜索方法通过将AI提取的知识图谱中的相关数据与原始文档的文本块相结合来生成答案。此方法适用于需要理解文档中提到的特定实体的问题(例如,洋甘菊的治疗功效是什么...

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如何让AI真正理解你的意图(自适应Prompt实战指南)

codetrend

就像你去餐厅点菜,只说"来个菜",服务员怎么知道你想吃什么?是川菜还是粤菜?辣的还是清淡的?

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跑模型被挤了?立即查看服务器GPU/CPU占用,别再误杀他人进程!

程序元元

但抱怨归抱怨,作为一名有素质的“共享玩家”,学会在自己跑模型前,先看看服务器上有没有别人在跑,以及如何友好地处理资源冲突,这应该是所有人应该最先学习的!

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LLM+RAG:AI生成测试用例智能体平台 (保姆级教程)

测试开发技术

通过本文档,相信你应能够快速上手LLM+RAG的生成测试用例智能体平台,高效地生成和管理测试用例。

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Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

机器之心

近期,诸如「长思维链」等技术的兴起,带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。

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LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

新智元

刚刚,包括尤洋教授在内的来自新加坡国立大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究人员,提出了一种全新的「拖拽式大语言模型」——Drag-and-Drop LLMs...

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