本文將介紹如何利用AIAgent技術(shù)，幫助工程師在交易系統(tǒng)的研發(fā)過(guò)程中提高效率，具體從問(wèn)題排查、測(cè)試數(shù)據(jù)生成、經(jīng)驗(yàn)共享等多個(gè)角度分析，并通過(guò)案例展示其應(yīng)用。一、交易系統(tǒng)研發(fā)中的挑戰(zhàn)交易系統(tǒng)可以比作一個(gè)復(fù)雜的“千層餅”，包含大量的鏈路、服務(wù)和數(shù)據(jù)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題，都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率產(chǎn)生影響。對(duì)于工程師而言，在復(fù)雜的交易系統(tǒng)中進(jìn)行問(wèn)題排查、測(cè)試和優(yōu)化，如同在迷宮中尋找出口。以下是工程師在日常研...

編輯星璇出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）要問(wèn)CES2025上熱門(mén)展品有哪些？相信很多人都會(huì)說(shuō)：機(jī)器人！但眼花繚亂的審美疲勞下，不妨稍微分點(diǎn)時(shí)間來(lái)關(guān)注下家中常備的電視機(jī)。會(huì)展上如果你問(wèn)某人他們想從2025年發(fā)布的電視中得到什么，他們會(huì)說(shuō)“更多的軟件和人工智能”。這也不難理解，因?yàn)樵缭诎肽昵?，?guó)內(nèi)外許多電視廠商就紛紛宣布要搞大模型版本的電視了！不妨一看國(guó)外電視界面的扛把子們都玩出哪些花樣來(lái)。本周在拉斯維加...

編者按：向量嵌入技術(shù)真的能像宣傳的那樣精確地幫助檢索和理解信息嗎？檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的可靠性真的像我們想象的那么高嗎？本文揭示了RAG技術(shù)中最為致命的技術(shù)短板——向量嵌入技術(shù)的語(yǔ)義匹配可靠性。作者并非停留在批評(píng)，而是提供了一個(gè)務(wù)實(shí)的解決方案：將向量嵌入作為搜索結(jié)果的優(yōu)化工具，與傳統(tǒng)的同義詞搜索等方法配合使用，而非唯一檢索依據(jù)。本文系原作者觀點(diǎn)，BaihaiIDP僅編譯轉(zhuǎn)載。作者M(jìn)ichaelWood編譯岳揚(yáng)在RAG...

今天給大家介紹一篇時(shí)間序列表示學(xué)習(xí)的文章，這篇文章提出了一種和對(duì)比學(xué)習(xí)不同的表示學(xué)習(xí)方法，無(wú)需顯示構(gòu)造負(fù)樣本，避免了偽負(fù)樣本影響對(duì)比學(xué)習(xí)效果的問(wèn)題。論文標(biāo)題：FrequencyMaskedEmbeddingInference:ANonContrastiveApproachforTimeSeriesRepresentationLearning下載地址：??https:arxiv.orgpdf2412.20790v1??1.研究背景?表示學(xué)習(xí)可用來(lái)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成向量，用于后續(xù)的深度學(xué)習(xí)任務(wù)?，F(xiàn)有的表示學(xué)習(xí)基本都采用對(duì)...

近日，HuggingFace最近開(kāi)源的一個(gè)Agent項(xiàng)目：smolagents。相較于其它框架，它的理念和實(shí)現(xiàn)都比較簡(jiǎn)單?；趐ython開(kāi)發(fā)，核心設(shè)計(jì)理念是“少即是多”。相比市面上動(dòng)輒幾萬(wàn)行代碼的Agent框架，它保持了極簡(jiǎn)的風(fēng)格，核心代碼僅有數(shù)千行，但功能卻毫不遜色。HuggingFace團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)這種方式，降低Agent開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，讓更多開(kāi)發(fā)者能夠快速上手。設(shè)計(jì)亮點(diǎn)smolagents的最大亮點(diǎn)在于其對(duì)“代碼Agent”的原生支持。這意味著Agent的行為將...

一、背景得物開(kāi)放平臺(tái)是一個(gè)把得物能力進(jìn)行開(kāi)放，同時(shí)提供給開(kāi)發(fā)者提供公告、應(yīng)用控制臺(tái)、權(quán)限包申請(qǐng)、業(yè)務(wù)文檔等功能的平臺(tái)。面向商家：通過(guò)接入商家自研系統(tǒng)?？梢詫?shí)現(xiàn)自動(dòng)化庫(kù)存、訂單、對(duì)賬等管理。面向ISV：接入得物開(kāi)放平臺(tái)，能為其產(chǎn)品提供更完善的全平臺(tái)支持。面向內(nèi)部應(yīng)用：提供安全、可控的、快速支持的跨主體通訊。得物開(kāi)放平臺(tái)目前提供了一系列的文檔以及工具去輔助開(kāi)發(fā)者在實(shí)際調(diào)用API之前進(jìn)行基礎(chǔ)的引導(dǎo)和查詢(xún)。...

最優(yōu)傳輸距離數(shù)值求解拉格朗日成本下的神經(jīng)最優(yōu)傳輸一文中，筆者整理了三個(gè)要點(diǎn)：1.最優(yōu)傳輸距離（也稱(chēng)推土距離）將統(tǒng)一深度學(xué)習(xí)概率分布距離計(jì)算2.大模型Transformer等價(jià)的重整化群流都將會(huì)沿著最優(yōu)傳輸?shù)姆较蜻M(jìn)行3.拉格朗日成本處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)傳輸能更有效地建模復(fù)雜的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)文章提到最優(yōu)傳輸距離目前受到數(shù)值計(jì)算效率的制約，影響了其廣泛應(yīng)用。這也是筆者一直關(guān)注的方向之一。文中介紹的紐約大學(xué)和Meta的AI學(xué)者創(chuàng)新的...

相似性搜索為何重要？人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，催生了大量高維數(shù)據(jù)表示形式，即嵌入（embeddings），它們捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系，助力強(qiáng)大的分析與理解。然而，在大型數(shù)據(jù)集中查找相似嵌入是一項(xiàng)計(jì)算密集型任務(wù)。相似性搜索在檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）領(lǐng)域引發(fā)了變革。RAG將傳統(tǒng)信息檢索與語(yǔ)言模型相結(jié)合，通過(guò)利用相似性搜索查找相關(guān)文檔，使模型能訪問(wèn)更廣泛的知識(shí)庫(kù)，生成更具信息量和上下文...

1.引言近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的參數(shù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)趨勢(shì)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的通用智能，在眾多自然語(yǔ)言處理任務(wù)上取得了突破性進(jìn)展。然而，這些龐大的模型也伴隨著高昂的訓(xùn)練成本、巨大的計(jì)算資源需求以及難以部署等問(wèn)題，極大地限制了其廣泛應(yīng)用。為了解決這些問(wèn)題，業(yè)界開(kāi)始探索更加高效、輕量化的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法。在這樣的背景下，微軟研究院機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，推出了一系列名為“Phi”...

2024年，AIAgents成為熱門(mén)概念，2025年則有望成為其爆發(fā)元年。AIAgents在企業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用日益廣泛，但在落地過(guò)程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文將基于Langbase的研究報(bào)告，探討AIAgents的發(fā)展現(xiàn)狀，包括LLM提供商的選擇、應(yīng)用場(chǎng)景、落地制約因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景與參與者Langbase對(duì)來(lái)自100多個(gè)國(guó)家的3400多位專(zhuān)業(yè)人士進(jìn)行了調(diào)查，涵蓋C級(jí)高管（46%）、工程師（26%）、客戶(hù)支持（17%）、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)（8%）、IT（3%...

摘要自ChatGPT和GPT4發(fā)布以來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LLMs）和多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到廣泛關(guān)注，為將人工智能整合到醫(yī)學(xué)中引入了變革性范式。本調(diào)查全面概述了LLMs和MLLMs在醫(yī)學(xué)中的發(fā)展、原理、應(yīng)用場(chǎng)景、挑戰(zhàn)和未來(lái)方向。具體而言，它首先考察了范式轉(zhuǎn)變，追溯了從傳統(tǒng)模型到LLMs和MLLMs的轉(zhuǎn)變，并強(qiáng)調(diào)了這些LLMs和MLLMs在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。接下來(lái)，調(diào)查回顧了現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)LLMs和...

編者按：在這篇文章中，作者從行業(yè)趨勢(shì)剖析的視角指出：當(dāng)前AI領(lǐng)域正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其發(fā)展雖然不如預(yù)期迅猛，但正在朝著更加務(wù)實(shí)和可持續(xù)的方向演進(jìn)。文章深入探討了AI和數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的十大關(guān)鍵趨勢(shì)：從AI推理能力的局限性，到流程重于工具的重要性；從AI投資回報(bào)率的現(xiàn)狀，到AI普及速度低于預(yù)期但領(lǐng)導(dǎo)者在靜待時(shí)機(jī)；從小模型和專(zhuān)有模型之爭(zhēng)，到分析師和工程師角色的融合；從合成數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)技術(shù)棧的崛...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2501.03931項(xiàng)目鏈接：https:julianjuaner.github.ioprojectsMagicMirror亮點(diǎn)直擊提出了MagicMirror，這是一種無(wú)需微調(diào)的新型框架，用于生成身份一致性的視頻；設(shè)計(jì)了一種輕量級(jí)適配器，結(jié)合條件自適應(yīng)歸一化，實(shí)現(xiàn)面部嵌入在全注意力擴(kuò)散Transformer架構(gòu)中的有效融合；開(kāi)發(fā)了一種數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，通過(guò)合成數(shù)據(jù)生成和漸進(jìn)式訓(xùn)練策略相結(jié)合，解決個(gè)性化視頻生成中的數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題。效果速覽總結(jié)速覽解...

Suno將使用其AI技能根據(jù)你對(duì)音樂(lè)的特定流派和主題的描述來(lái)創(chuàng)作歌曲。你可能已經(jīng)使用生成式AI來(lái)創(chuàng)建文本、圖像甚至視頻，但有沒(méi)有用它來(lái)創(chuàng)作自己的音樂(lè)呢？幾種不同的文本轉(zhuǎn)音樂(lè)工具可以充當(dāng)虛擬作曲家，不過(guò)值得一試的此類(lèi)工具是Suno。通過(guò)專(zhuān)門(mén)的iPhone和安卓應(yīng)用程序以及微軟Copilot插件，Suno可以在網(wǎng)上使用，根據(jù)你的輸入來(lái)創(chuàng)作和播放音樂(lè)。你可以描述想要的音樂(lè)的主題和風(fēng)格，選擇添加歌詞和人聲，把你的歌曲作為純音樂(lè)或器...

LLaVA模型架構(gòu)目標(biāo)是結(jié)合預(yù)訓(xùn)練LLM和視覺(jué)模型的能力，llava使用Vicuna作為的LLM（語(yǔ)言解碼器），CLIP作為視覺(jué)編碼器。視覺(jué)編碼器：使用預(yù)訓(xùn)練的CLIP視覺(jué)編碼器ViTL14來(lái)提取圖像特征。該編碼器提供視覺(jué)特征。線(xiàn)性層：使用一個(gè)簡(jiǎn)單的線(xiàn)性層將圖像特征轉(zhuǎn)換為語(yǔ)言嵌入空間。應(yīng)用一個(gè)可訓(xùn)練的投影矩陣W將Zv轉(zhuǎn)換為語(yǔ)言嵌入標(biāo)記Hv，其維度與語(yǔ)言模型中的詞嵌入空間相同：序列生成：通過(guò)這種方式，得到了一個(gè)視覺(jué)標(biāo)記序列Hv。該投影方案...

“注意力機(jī)制是Transformer的核心，而注意力的目的卻是特征提取”Transformer架構(gòu)對(duì)從事大模型領(lǐng)域的人來(lái)說(shuō)應(yīng)該不是一個(gè)陌生的詞匯，而且大家應(yīng)該都知道Transformer架構(gòu)的核心點(diǎn)就在于其selfattention自注意力機(jī)制；雖然說(shuō)Transofrmer架構(gòu)的自注意力機(jī)制大名鼎鼎，但真正了解注意力機(jī)制的人好像并不是很多，所以今天我們就來(lái)簡(jiǎn)單了解一下注意力機(jī)制。注意這里說(shuō)的是注意力機(jī)制，不是自注意力機(jī)制。注意力機(jī)制先來(lái)思考一個(gè)問(wèn)題，...

編輯伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）在零一萬(wàn)物深陷“收購(gòu)風(fēng)波”時(shí)，李開(kāi)復(fù)第一時(shí)間在朋友圈進(jìn)行了澄清。與此同時(shí)，他一口氣接受了多個(gè)采訪，通過(guò)披露更多信息來(lái)攻破謠言。圖片關(guān)于零一萬(wàn)物預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)和Infra團(tuán)隊(duì)的去向已經(jīng)明晰：愿意繼續(xù)訓(xùn)練超大參數(shù)模型的成員，可以加入零一和阿里云合作成立的“產(chǎn)業(yè)大模型聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”。這也意味著——李開(kāi)復(fù)放棄了超大模型。這與他剛創(chuàng)辦零一萬(wàn)物時(shí)的想法有很大不同，他最初的目...

自2023年AutoGPT開(kāi)啟智能體序幕以來(lái)，AIAgent作為新一代智能交互范式，展現(xiàn)出前所未有的發(fā)展活力。2024年，這一領(lǐng)域的發(fā)展更是呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，從個(gè)人助手到企業(yè)級(jí)解決方案，從通用型Agent到垂直領(lǐng)域?qū)＜?，AIAgent正在重塑數(shù)字世界的運(yùn)作方式。這種增長(zhǎng)不僅體現(xiàn)在技術(shù)突破上，更反映在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的深度和廣度方面。智能客服、金融交易、醫(yī)療診斷及市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、人力資源等領(lǐng)域?qū)τ谥悄荏w的嘗試以及所取得的成果，彰顯了AIA...

?簡(jiǎn)介本文開(kāi)發(fā)強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理以支持投資組合管理和優(yōu)化，結(jié)合股票定價(jià)數(shù)據(jù)和替代數(shù)據(jù)（如SEC文件和新聞?lì)^條）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)適合在線(xiàn)環(huán)境，能夠?qū)崟r(shí)反饋和響應(yīng)，提升決策效果。替代數(shù)據(jù)編碼進(jìn)狀態(tài)矩陣，幫助代理更好地調(diào)整投資組合權(quán)重。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型基于馬爾可夫決策過(guò)程，能夠靈活定義不同的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)以滿(mǎn)足投資者偏好。主要算法為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，目標(biāo)是最大化未來(lái)預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)調(diào)在狀態(tài)空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)...

隨著AI，尤其是LLM的迅猛發(fā)展，AIAgent正成為變革性工具，重新定義SaaS（SoftwareasaService，軟件即服務(wù)）平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式、價(jià)值交付以及用戶(hù)交互方式。到2025年，AIAgent不僅會(huì)增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)，還將推動(dòng)全新商業(yè)模式的誕生。垂直AIAgent：超越傳統(tǒng)SaaS的新范式近年來(lái)，垂直AIAgent（VerticalAIAgents）的概念備受關(guān)注。這些專(zhuān)為特定行業(yè)和場(chǎng)景設(shè)計(jì)的Agent，可能引發(fā)比傳統(tǒng)SaaS更深遠(yuǎn)的轉(zhuǎn)變。據(jù)YC的Lightcone播客指出，這一領(lǐng)域?qū)?..