01、概述在當(dāng)今這個(gè)充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的時(shí)代，許多復(fù)雜問題似乎已經(jīng)超出了單一解決方案的范疇。但想象一下，如果我們將一群智能的“大腦”組合在一起，讓它們相互協(xié)作、思考并適應(yīng)環(huán)境，共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，那會怎樣？多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystem，簡稱MAS）正是基于這種理念，它通過讓獨(dú)立的智能體協(xié)同工作，為我們帶來了全新的視角和可能性。從優(yōu)化智能城市的交通流量、協(xié)調(diào)自動駕駛車隊(duì)，到優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、提升醫(yī)療決策水平，這...

01、概述近年來，自然語言處理（NLP）技術(shù)取得了長足進(jìn)步，但即便是當(dāng)前最先進(jìn)的大型語言模型，在面對復(fù)雜數(shù)學(xué)推理和精細(xì)編程任務(wù)時(shí)，依然會遇到不小的挑戰(zhàn)。許多AI系統(tǒng)在處理多步邏輯推理時(shí)表現(xiàn)不佳，甚至難以跳脫訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限，無法真正做到廣泛泛化。此外，常識推理能力的不足，也使得AI在實(shí)際應(yīng)用中受到一定限制。因此，研究人員一直在探索一種透明、可擴(kuò)展的解決方案，以提升AI的推理能力，同時(shí)鼓勵社區(qū)協(xié)作與持續(xù)優(yōu)化。...

01、概述在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能早已告別簡單的規(guī)則系統(tǒng)，搖身一變成為能處理復(fù)雜任務(wù)的智能強(qiáng)者。在這一變革浪潮中，“AIAgents”和“AgenticAI”這兩個(gè)術(shù)語頻繁闖入我們的視野。盡管乍看之下，它們似乎差不多，但實(shí)際上，它們代表著構(gòu)建智能系統(tǒng)的不同路徑。今天，就讓我們一起深入探究AIAgents和AgenticAI之間的差異，從定義、架構(gòu)，到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，以及它們在多智能體系統(tǒng)和人機(jī)協(xié)作中的角色，全方位解鎖其中奧秘...

隨著AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，銀行欺詐檢測能力也迎來了顯著進(jìn)步。然而，欺詐判決的可解釋性仍是一大現(xiàn)實(shí)難題——即怎樣證明某筆交易因何被標(biāo)記為欺詐？本文將探討DeepSeekAI如何通過以下方式增強(qiáng)欺詐預(yù)防能力：使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行AI驅(qū)動的欺詐檢測使用SHAP與LIME實(shí)現(xiàn)AI可解釋性使用Streamlit與Tableau建立實(shí)時(shí)儀表板欺詐檢測模型比較流程圖、圖表與可視化技術(shù)銀行欺詐檢測：AI為何意義重大？銀行欺詐可分為：信用卡欺詐：使用被...

為什么寫這篇文章，因?yàn)橐娺^太多人，在復(fù)制大模型回答的時(shí)候，連格式都沒有調(diào)一下，而是直接就用了。每次看到下圖這樣的格式，出現(xiàn)在正式的文件或者報(bào)告中，竟有點(diǎn)忍俊不禁。再就是不懂編程的小白，想做好智能體應(yīng)用開發(fā)，即使是像Coze這種低代碼平臺，也必須懂的Markdown語言，不然無法輸出排版精美的文檔。Markdown是什么？Markdown是一種輕量級標(biāo)記語言，由JohnGruber于2004年創(chuàng)建。它使用純文本格式編寫文檔，然后轉(zhuǎn)換成有...

想象一下，你走進(jìn)一家高檔餐廳。你不需要自己跑到廚房做菜，只需告訴服務(wù)員："我想要一份香煎三文魚，七分熟，配蘆筍和檸檬汁。"服務(wù)員將你的需求準(zhǔn)確傳達(dá)給廚師，廚師完成烹飪后，服務(wù)員再把美食送到你面前。FunctionCall就是大模型的"服務(wù)員"，它能夠：理解用戶需求將需求轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)調(diào)用調(diào)用外部工具或API將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶簡單來說，F(xiàn)unctionCall使得大模型能夠"召喚"外部功能來完成自己不擅長的任務(wù)。FunctionCa...

今天手把手教大家使用AI編程工具Trae+Dify構(gòu)建一個(gè)能根據(jù)大模型對話處理Excel的智能體。當(dāng)然，全程下來10分鐘是不可能的，代碼確實(shí)是Trae幾分鐘就生成的，但是我調(diào)Bug就花了2個(gè)小時(shí)啊！本來還想加上Pyecharts數(shù)據(jù)可視化部分，但是一口氣吃成胖子也不好，先做個(gè)簡單的吧。話不多說，我們擼起袖子開干。打開國內(nèi)最新版的AI編程工具Trae（字節(jié)能不能給我點(diǎn)廣告費(fèi)，這個(gè)編程工具其實(shí)也讓人頭疼），在新建Builder地方，輸入下面的提...

我們都知道，對于RAG（檢索增強(qiáng)生成）的項(xiàng)目來說，構(gòu)建知識庫的過程常常包含文檔的解析。文檔的解析效果直接影響到知識庫的質(zhì)量，進(jìn)而影響問答系統(tǒng)的質(zhì)量。因此，一款好的PDF解析工具對于RAG項(xiàng)目的成功至關(guān)重要。今天，向大家推薦一款由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室打造的智能文檔處理工具——MinerU。這款工具剛剛完成了新年大升級，在GitHub上已經(jīng)獲得了超過2.5萬星標(biāo)，甚至連谷歌工程師都在安利！獲取MinerUMinerU官網(wǎng)：https:mineru....

最近，銷售團(tuán)隊(duì)頻繁反饋一個(gè)問題：在給客戶演示時(shí)，我們的AI系統(tǒng)知識庫爬蟲表現(xiàn)不佳，輸入客戶的網(wǎng)頁地址后，往往什么都抓取不到，導(dǎo)致知識庫無法更新。作為技術(shù)負(fù)責(zé)人，我一開始也有些頭疼，畢竟我對爬蟲的了解還停留在Scrapy和Selenium的時(shí)代，覺得這些工具既復(fù)雜又耗時(shí)，于是干脆拒絕了銷售的需求。銷售團(tuán)隊(duì)一度認(rèn)為我們的爬蟲功能“雞肋”，直到我發(fā)現(xiàn)了這款好用的爬蟲工具——Crawl4AI。自從用上Crawl4AI，銷售團(tuán)隊(duì)反饋說...

“數(shù)據(jù)預(yù)處理是一項(xiàng)復(fù)雜且重要的過程，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心工作之一。”在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，有幾個(gè)比較重要的環(huán)節(jié)，其中就有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)；但在此之前還有一個(gè)很重要的功能就是數(shù)據(jù)集的整理；一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)。但怎么才能打造一個(gè)合格的數(shù)據(jù)集，以及怎么打造一個(gè)合格的數(shù)據(jù)集？而這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)處理部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理不論是在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，亦或者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型領(lǐng)域；數(shù)據(jù)處理都...

作為高度顛覆性的生成式人工智能(GenAI)技術(shù)的技術(shù)支柱，基礎(chǔ)模型(FMs)已獲得了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。特別是，大型語言模型(LLMs)的出現(xiàn)，它們在理解和生成類人推理和內(nèi)容方面表現(xiàn)出色，催生了大量使用語言模型的各種下游任務(wù)。隨后，基于FM的自主Agent的開發(fā)越來越受到關(guān)注，例如AutoGPT和BabyAGI，它們可以主動、自主地追求用戶目標(biāo)。盡管當(dāng)前研究者在AIAgent領(lǐng)域投入了巨大努力，但從業(yè)者在構(gòu)建和實(shí)施基于基礎(chǔ)模型（Fou...

摘要使用機(jī)器生成的指令跟隨數(shù)據(jù)對大型語言模型（LLMs）進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)已被證明可以提高其在新任務(wù)上的零樣本（zeroshot）能力，但在多模態(tài)領(lǐng)域，這一想法尚未得到充分探索。我們首次嘗試使用純語言的GPT4生成多模態(tài)語言圖像指令跟隨數(shù)據(jù)，并通過在這些生成數(shù)據(jù)上進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，引入了LLaVA：一個(gè)連接視覺編碼器和語言模型的端到端訓(xùn)練的大型多模態(tài)模型，用于通用視覺和語言理解。為了促進(jìn)未來對視覺指令跟隨的研究，我們構(gòu)建了兩...

編輯伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）22年9月，肖弘看到了一篇報(bào)道紅杉美國的文章，其中說：生成式AI會改變世界。肖弘將這篇文章轉(zhuǎn)發(fā)給了他的聯(lián)創(chuàng)，兩人開始著手研究起AI這一領(lǐng)域和方向。“蝴蝶效應(yīng)”由此開始，直到Manus在AI圈掀起了一場颶風(fēng)。作為一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，肖弘經(jīng)常提到“窗口期”這個(gè)詞——他似乎是一位擅長預(yù)判機(jī)會、抓住機(jī)會的人。肖弘說，2023年是AI產(chǎn)品應(yīng)用的窗口期，“整個(gè)（市場）AI產(chǎn)品的供給非常少...

LuminaBrushLuminaBrush是一個(gè)構(gòu)建交互式工具以在圖像上繪制照明效果的項(xiàng)目。該框架采用兩階段方法：第一階段將圖像轉(zhuǎn)換為“均勻照明”的外觀，第二階段利用用戶涂鴉生成照明效果。。相關(guān)鏈接HF演示：https:huggingface.cospaceslllyasvielLuminaBrushGitHub：https:github.comlllyasvielLuminaBrush演示LuminaBrush目前基于Flux。種子為12345的示例：框架LuminaBrush是一個(gè)兩階段框架。第一階段（左側(cè)）將圖像轉(zhuǎn)換為“均勻照明...

在深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展的當(dāng)下，Transformer架構(gòu)無疑是閃耀的明星，被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)領(lǐng)域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力機(jī)制。今天，就讓我們深入剖析這一神奇機(jī)制，揭開它的神秘面紗。首先要明白一個(gè)概念：為什么需要自注意力機(jī)制？傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，按順序依次處理每個(gè)元素，對于長距離依賴的捕捉能力欠佳，會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題。卷積神...

Instructor是一個(gè)用于處理大型語言模型（LLMs）結(jié)構(gòu)化輸出的庫，基于Pydantic構(gòu)建，支持多種LLM。主要功能包括驗(yàn)證、重試管理、流式響應(yīng)等。主要目的是簡化與LLM交互時(shí)的結(jié)構(gòu)化輸出處理，避免手動解析文本帶來的麻煩。優(yōu)點(diǎn)：通過Pydantic模型定義輸出結(jié)構(gòu)，直接映射LLM的響應(yīng)到類型安全的Python對象。例如，從自然語言中提取用戶信息時(shí)，只需定義??User(name:str,age:int)??模型，即可自動解析并驗(yàn)證結(jié)果支持OpenAI、Anthro...

短短六個(gè)月內(nèi)，消費(fèi)級AI領(lǐng)域的格局已徹底改寫。一些產(chǎn)品突飛猛進(jìn)，另一些停滯不前，還有少數(shù)出人意料的玩家在一夜之間改寫了排行榜。三大趨勢重構(gòu)競爭版圖：技術(shù)平民化革命："Vibecoding"讓非技術(shù)用戶通過自然語言構(gòu)建網(wǎng)頁應(yīng)用，AI創(chuàng)作門檻坍塌。視頻生成臨界突破：中、美視頻模型陣營分野，Sora、Kling、海螺AI形成風(fēng)格化產(chǎn)品矩陣。用戶行為質(zhì)變：從嘗鮮獵奇到剛性依賴，4億周活用戶的ChatGPT印證AI工具常態(tài)化。我們借助數(shù)據(jù)來...

超過三十億年的進(jìn)化形成了一幅由天然蛋白質(zhì)編碼的生物學(xué)圖景。本文展示了在進(jìn)化數(shù)據(jù)上大規(guī)模訓(xùn)練的語言模型可以生成遠(yuǎn)離已知蛋白質(zhì)的功能性蛋白質(zhì)。我們介紹了ESM3，這是一種前沿的多模態(tài)生成語言模型，可以對蛋白質(zhì)的序列、結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行推理。ESM3能夠響應(yīng)復(fù)雜提示，結(jié)合其多種模態(tài)，并通過校準(zhǔn)顯著提高生成結(jié)果的精確性。我們利用ESM3生成了熒光蛋白。在合成的生成結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)了一種與已知熒光蛋白具有遠(yuǎn)距離相似性（5...

開源地址：???https:github.comJieShenAIcsdntreemain2502SFT?????train.ipynb???：模型有監(jiān)督微調(diào)的代碼??infer.ipynb??:模型訓(xùn)練完成后，進(jìn)行推理的代碼\\{'instruct':'請你給敖丙寫一首詩：','input':'碧海生龍子，云中舞雪霜。','label':'恩仇難兩忘，何處是家鄉(xiāng)？'}預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào)對比兩者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大部分都一模一樣，維度在label部分，SFT需要把指令部分的label設(shè)置為100。importjsonfromtypingimp...

本篇是DeepSeek相關(guān)系列的第一篇，對DeepSeekR1等大型AI模型進(jìn)行微調(diào)可能需要大量資源，但使用正確的工具，可以在消費(fèi)級硬件上進(jìn)行高效訓(xùn)練。讓我們探索如何使用LoRA（低秩自適應(yīng)）和Unsloth優(yōu)化DeepSeekR1微調(diào)，從而實(shí)現(xiàn)更快、更具成本效益的訓(xùn)練。DeepSeek最新推出的R1模型在推理性能方面樹立了新的行業(yè)標(biāo)桿，其表現(xiàn)可與許多專有模型相媲美，但與此同時(shí)，它依然保持了開源的特性，使得更多的開發(fā)者和研究者能夠訪問并基于這一...