今天給家人們分享一下AgentLess，這個輿論比較高的研究工作。。AGENTLESS:DemystifyingLLMbasedSoftwareEngineeringAgentsAI編程在最近幾個月非常火熱，像Devin這種自主Agent，已經(jīng)可以完成端到端的軟件開發(fā)任務(wù)。最新的Agent基本具備了使用工具、執(zhí)行命令、觀察環(huán)境反饋并規(guī)劃下一步行動的能力。但是，這些基于Agent的方法往往非常復(fù)雜，而且當(dāng)前LLM的能力也存在局限性。這就引出了一個問題：我們真的需要如此復(fù)雜的自主Agent...

數(shù)據(jù)處理與分析工具不斷推陳出新。其中，JupyterAgent作為新興的工具之一，正逐漸嶄露頭角，為數(shù)據(jù)工作者帶來了全新的體驗與便利。它巧妙地將大型語言模型（LLM）與Jupyter筆記本相結(jié)合，究竟能碰撞出怎樣的火花呢？讓我們一同深入了解。1JupyterAgentJupyterAgent是一款實用的工具，能夠讓大型語言模型（LLM）在Jupyter筆記本中實現(xiàn)直接交互和代碼執(zhí)行功能。具備以下多種實用功能：快速且高效地加載數(shù)據(jù)；準(zhǔn)確運(yùn)行用戶編寫的Py...

EmbeddingsEmbeddings會分為兩個章節(jié)，前部分主要還是放在常規(guī)方法總結(jié)，后者主要放在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。其實這個英文單詞不難理解，就是將對象用數(shù)字標(biāo)識描述。其實一直糾結(jié)是否要講述這個話題，因為可深可淺。若要用一句話概括，就是給輸入分配一個數(shù)字標(biāo)識，可以是一個整數(shù)數(shù)值也可以是一個向量。不過最重要的目的是在模型訓(xùn)練的過程中能夠高效且有效的學(xué)習(xí)參數(shù)。這里需要解釋下向量，例如apple可以使用三維的向量[0.95,0.23,0.2...

大家好，我是劉聰NLP。前段時間一直都在嘗試用多模態(tài)大模型進(jìn)行落地應(yīng)用，除了問答之外，那么最容易想到的就是文檔解析了。一來多模態(tài)大模型本身就有強(qiáng)大的OCR功能，二來知識加工對于大模型落地來說也是重中之重，三來現(xiàn)在很多文檔拆解的API或者項目，效果都沒有那么理想吧，比如：夾雜公式的文本、復(fù)雜表格等。思路是不是很正，于是乎我就嘗試用多模態(tài)大模型進(jìn)行表格解析的任務(wù)了。結(jié)果就是：全是眼淚！痛，太痛了！今天此貼主...

1.表格問答的現(xiàn)狀表格問答（TQA，TableQuestionAnswering）是指依據(jù)表格形式的數(shù)據(jù)來回答問題。表格問答任務(wù)的任務(wù)也越來越復(fù)雜，要解決這些復(fù)雜任務(wù)，就得執(zhí)行多個推理步驟（多步驟）或者運(yùn)用不同的推理策略（多類別）。。處理TQA中這些復(fù)雜實例的一種常見方法是規(guī)劃，生成詳細(xì)的逐步計劃并引導(dǎo)推理過程。該方向有兩種方法：?針對開源大型語言模型（LLMs）進(jìn)行微調(diào)，但微調(diào)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，通常難以獲取?使用閉源的商業(yè)LLM...

本文介紹了語音控制前端應(yīng)用程序的自然語言處理（NLP）方法，以及語音識別、自然語言理解（NLU）等方面的最新進(jìn)展。由于智能設(shè)備、虛擬助手和免提界面的日益普及，語音控制前端應(yīng)用程序獲得了更多的關(guān)注。自然語言處理（NLP）是這些系統(tǒng)的核心，能夠?qū)崿F(xiàn)類似人類的理解和語音生成。本白皮書介紹了語音控制前端應(yīng)用程序的NLP方法的深入研究，闡述了語音識別、自然語言理解和生成技術(shù)的最新技術(shù)，以及它們在現(xiàn)代Web前端中的架構(gòu)集...

編輯伊風(fēng)好逆天！英偉達(dá)78%的員工都是百萬富翁了！而且每兩個人里面就有一個資產(chǎn)過億！你們有錢人那么多，多我一個會怎么樣！這項數(shù)據(jù)來自一項對員工的調(diào)查：在英偉達(dá)的3萬名員工中抽取3000人，數(shù)據(jù)顯示7678%的員工是百萬富翁，約50%的員工凈資產(chǎn)超過2500萬美元（折合人民幣1.775億元！算出結(jié)果的時候簡直不敢信）。其實這項調(diào)查是去年6月份開展的，因為風(fēng)投投資人RubénD.在領(lǐng)英上分享的信息，這件事又火了一把，也放出來更多...

什么是RAG？RAG是一種將信息檢索與生成模型相結(jié)合的混合架構(gòu)。首先，檢索器從外部知識庫或文檔集中獲取與用戶查詢相關(guān)的內(nèi)容片段；然后，生成器基于這些檢索到的內(nèi)容生成自然語言輸出，確保生成的內(nèi)容既信息豐富，又具備高度的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。RAG模型由兩個主要模塊構(gòu)成：檢索器（Retriever）與生成器（Generator）。這兩個模塊相互配合，確保生成的文本既包含外部的相關(guān)知識，又具備自然流暢的語言表達(dá)。RAG的工作原理是什么...

一、背景我們在之前的文章中詳細(xì)分析過GQA相比MHA的推理優(yōu)勢（省顯存、計算強(qiáng)度高），不過GQA有可能導(dǎo)致精度的損失，因此早期的一些不太大的LLM會使用MHA。針對這個問題有兩種優(yōu)化思路：將MHA轉(zhuǎn)換為GQA，長短序列都適用。在長序列場景使用Token稀疏化方案或者結(jié)合投機(jī)采樣策略。?本文中我們介紹一個將MHA轉(zhuǎn)換為GQA的工作，不過論文的實驗還偏少，效果也不是非常好；此外，最新的模型基本都在預(yù)訓(xùn)練階段默認(rèn)采用GQA（LLaMA38B、...

圖片1.科研難題：時間長、成本高、效率低科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往是一個漫長且昂貴的過程，許多優(yōu)秀的研究創(chuàng)意因資源限制被擱置?，F(xiàn)有的自動化工具嘗試讓大語言模型（LLMs）充當(dāng)“科研助手”，但卻面臨成果質(zhì)量、可行性以及研究細(xì)節(jié)等問題。為解決這些痛點，AgentLaboratory應(yīng)運(yùn)而生——這是一種基于LLM的全自動科研框架，它不僅能高效完成文獻(xiàn)綜述、實驗設(shè)計和代碼生成，還能輸出完整的研究報告。圖片2.核心創(chuàng)新：讓AI協(xié)助而非取代科學(xué)家A...

引言：數(shù)據(jù)選擇對于微調(diào)大型語言模型的重要性在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLMs）的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到了令人矚目的高度，它們不僅能夠生成接近真實人類語言的文本，還能夠完成許多經(jīng)典的自然語言處理（NLP）任務(wù)。這些模型如GPT和BERT等，通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，已經(jīng)展示出了強(qiáng)大的語言理解和生成能力。然而，要使這些模型在特定的下游任務(wù)中達(dá)到最佳表現(xiàn)，僅僅依靠預(yù)訓(xùn)練是不夠的，這就需要通過微調(diào)（finetuning...

今天分享一篇阿里的利用Agent思想做工具調(diào)用的文章，標(biāo)題為《SmallLLMsAreWeakToolLearners:AMultiLLMAgent》。其提出的多LLM代理微調(diào)框架，將工具調(diào)用拆解為三個agent（Planner、Caller、Summarizer），并結(jié)合一個二階段的微調(diào)策略。對比單個LLM表現(xiàn)更為出色，性能也更為穩(wěn)定，并且能夠超過像ChatGPT、GPT4等閉源模型，證明了多agent思路在工具調(diào)用上的有效性。除了工具調(diào)用，或許本文的方法也可以拓展到問答的其他場景，大家...

本文使用基于阿里通義千問團(tuán)隊開源Qwen2.57BInstruct大模型的代碼代理開發(fā)一個本地多代理RAG系統(tǒng)的完整過程。引言大型語言模型已經(jīng)展現(xiàn)出令人印象深刻的能力，并且隨著每一代新模型的發(fā)布，它們?nèi)栽诜€(wěn)步改進(jìn)。例如，聊天機(jī)器人和自動摘要器等應(yīng)用程序可以直接利用LLM的語言能力，因為這些LLM只要求生成文本輸出——這也是該類模型的自然設(shè)置。此外，大型語言模型還表現(xiàn)出了理解和解決復(fù)雜任務(wù)的令人印象深刻的能力，但是只要它...

前言本期推出一種基于KNN+GCN和基于全局注意力機(jī)制優(yōu)化的BiGRU并行分類模型，在故障診斷任務(wù)上效果顯著！1模型簡介與創(chuàng)新點介紹1.1模型簡介在應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphConvolutionalNetworks,GCN)到信號模式識別領(lǐng)域中，最關(guān)鍵的是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)；我們利用基于KNN的軸承故障信號預(yù)處理的方法，來構(gòu)建故障信號序列的圖結(jié)構(gòu)，并用GCN+BiGRUGlobalAttention網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷識別，取得了一定精度的分類效果。1.2創(chuàng)新點介紹基于K...

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)就是一個數(shù)學(xué)函數(shù)，也就是yf(x)中的f”今天這篇文章主要是用來記錄一個問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么學(xué)習(xí)的？這個問題是在昨天寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)框架——PyTorch和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——Transformer架構(gòu)時突然發(fā)現(xiàn)的一個問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程在學(xué)習(xí)大模型或者說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，我們知道一件事就是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計完成之后，需要經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；具體流程就是要把訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到模型中，然后模型經(jīng)過一系列的...

“PyTorch就是工具，而Transformer就是理論；而理論指導(dǎo)工具。”我們都知道大模型的本質(zhì)是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因此我們學(xué)習(xí)大模型就是在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；但了解了很多關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論，但大部分人對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都沒有一個清晰的認(rèn)識，也就是說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么？它長什么樣？事實上所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上就是一個數(shù)學(xué)模型，里面涉及大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算；只不過其運(yùn)算的主要數(shù)據(jù)類型是——向量，具體表現(xiàn)為多維矩陣。PyTorch和Tran...

01、概述隨著2024年接近尾聲，我們見證了人工智能（AI）領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。強(qiáng)大的大語言模型（LLM）重塑了我們與技術(shù)的互動方式，自主智能體的出現(xiàn)將生產(chǎn)力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌現(xiàn)，AI仍然是最令人興奮、發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。無論你是初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人、技術(shù)開發(fā)者，還是正在考慮換個職業(yè)道路的求職者，了解未來市場的發(fā)展方向至關(guān)重要。如果你想提升技能或從頭開始，了解哪些AI技能在未來幾年中最具需求，可以...

科學(xué)發(fā)現(xiàn)漫長且成本高昂，為了加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，降低研究成本，并提高研究質(zhì)量，芯片廠商AMD推出了AgentLaboratory，這是一個基于自主大型語言模型（LLM）的框架，能夠完成整個研究流程。AgentLaboratory接受人類研究想法和一組筆記作為輸入，將其提供給一系列由LLM驅(qū)動的專門Agent組成的流程線，并產(chǎn)生研究報告和代碼倉庫。AgentLaboratory接受人類提供的研究想法，并通過三個階段——文獻(xiàn)綜述、實驗和報告撰寫——來產(chǎn)生全面的研...

01、概述隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音助手、自動轉(zhuǎn)錄和情感分析等領(lǐng)域都取得了顯著的進(jìn)展。我們看到越來越多的AI系統(tǒng)能夠完成精確的語音識別和翻譯任務(wù)，為我們的日常生活帶來了諸多便利。然而，盡管這些系統(tǒng)在處理準(zhǔn)確性和效率方面表現(xiàn)優(yōu)異，但它們依然未能很好地捕捉到人類情感和意圖的細(xì)微差別。換句話說，雖然AI能夠精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)錄語音或翻譯文本，但在傳遞和理解情感方面卻存在明顯的不足，這就限制了它們在許多需要情感...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2501.05020項目鏈接：https:chenyingjie.github.ioprojectsPerceptionasControl亮點直擊引入了3D感知運(yùn)動表示，以促進(jìn)精細(xì)化的協(xié)同運(yùn)動控制，該表示可以被修改和感知，從而將用戶意圖轉(zhuǎn)化為空間對齊的運(yùn)動控制信號?；?D感知運(yùn)動表示，提出了一種精細(xì)化運(yùn)動可控的圖像動畫框架，即PerceptionasControl，利用擴(kuò)散模型實現(xiàn)精確且靈活的協(xié)同運(yùn)動控制。該框架通過對用戶意圖的解析，可以支持多種與運(yùn)...