在AI的世界里，數(shù)學推理一直是個讓人又愛又恨的難題。為啥呢？因為它不僅需要理解抽象的概念，還得精準地進行多步邏輯推理。以前的語言模型，雖然生成文本很流暢，但遇到復雜的數(shù)學問題，就像讓一個文科生去解奧數(shù)題，常常無從下手。不過，最近NVIDIA發(fā)布的OpenMathNemotron系列模型，直接把這個問題給解決了！今天，咱們就來好好聊聊這個厲害的AI新星。數(shù)學推理，為啥這么難？數(shù)學推理就像是AI領(lǐng)域的一座高山。它需要AI不僅要...

在自然語言處理（NLP）的浩瀚宇宙中，嵌入技術(shù)（Embedding）無疑是其中最閃耀的星辰之一。從最初的簡單計數(shù)方法，到如今的多模態(tài)深度學習模型，嵌入技術(shù)的演進不僅推動了NLP的發(fā)展，也為我們理解和處理語言提供了全新的視角。今天，就讓我們一起踏上這場奇妙的旅程，探索14種定義嵌入技術(shù)演進的強大方法！一、初窺門徑：基礎(chǔ)的嵌入方法（一）計數(shù)向量器（CountVectorizer）在NLP的世界里，一切都要從最基礎(chǔ)的計數(shù)開始。計數(shù)向量...

在多模態(tài)學習領(lǐng)域，視覺語言模型（VLMs）的飛速發(fā)展讓我們看到了不同模態(tài)之間融合的巨大潛力。然而，盡管取得了顯著的進步，這些模型大多集中在短文本任務(wù)上，對于長文本的理解能力卻始終是它們的“軟肋”。尤其是在處理長視頻理解和高分辨率圖像視頻理解時，如何有效處理擴展的視覺上下文，依然是一個亟待解決的難題。長文本理解的困境與挑戰(zhàn)長文本理解的不足，很大程度上是因為現(xiàn)有的視覺語言模型在數(shù)據(jù)集構(gòu)建、架構(gòu)設(shè)計、訓...

在當今信息爆炸的時代，快速準確地獲取知識變得尤為重要。傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)雖然能夠處理一些簡單問題，但在面對復雜問題時往往顯得力不從心。為了解決這一痛點，我們開發(fā)了一款基于LangGraph的RAG多智能體工具，它能夠高效地處理復雜問題，整合多源信息，并通過迭代步驟得出精準答案。今天，就讓我們深入了解一下這個強大的工具。一、引言：從簡單的RAG到智能的多智能體RAG在項目開發(fā)初期，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的“簡單RAG”方法存在諸多...

在人工智能飛速發(fā)展的今天，多模態(tài)學習正逐漸成為研究的熱點領(lǐng)域。視覺語言模型（VLMs）作為其中的重要分支，已經(jīng)在圖像和視頻的整體描述生成方面取得了令人矚目的成就。然而，當我們試圖讓這些模型對圖像或視頻中的特定區(qū)域進行詳細描述時，卻常常發(fā)現(xiàn)它們的表現(xiàn)不盡如人意。這種局限性在視頻數(shù)據(jù)中尤為明顯，因為視頻不僅需要處理空間信息，還要考慮時間動態(tài)。幸運的是，NVIDIA最新發(fā)布的DescribeAnything3B（DAM3B）模型，為...

在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)和組織的核心資產(chǎn)。然而，如何高效地從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，一直是困擾許多人的難題。想象一下，如果你能夠直接用自然語言向數(shù)據(jù)庫提問，就像和朋友聊天一樣輕松，那該有多方便？比如，你想知道第三季度西部地區(qū)最暢銷產(chǎn)品的銷售額，或者去年營銷支出與客戶獲取成本之間的相關(guān)性，只需要簡單地問一句，數(shù)據(jù)庫就能自動給出答案。這聽起來是不是很神奇？這就是TexttoSQL技術(shù)所承諾的...

想象一下，一個軟件可以管理你的整個數(shù)字生活：安排會議、回復郵件、預訂行程，甚至主動提醒你潛在的問題。這正是AIagent（AIAgents）承諾帶來的變革。相比于傳統(tǒng)軟件，AIagent具備更強的自主性和適應性，正在引領(lǐng)軟件開發(fā)邁向全新的時代。從傳統(tǒng)軟件到AIagent：軟件的演化之路長期以來，軟件一直依賴預定義的規(guī)則進行操作。傳統(tǒng)軟件擅長執(zhí)行特定指令，比如處理工資單、管理數(shù)據(jù)庫等，但它們難以應對突發(fā)情況，每一個新場景都需...

在人工智能的浪潮中，企業(yè)對靈活、高效且透明的模型需求日益增長。然而，現(xiàn)有的解決方案往往難以同時滿足這些要求。開源模型可能缺乏特定領(lǐng)域的功能，而專有系統(tǒng)有時會限制訪問或適應性。這種差距在涉及語音識別、邏輯推理和檢索增強生成（RAG）的任務(wù)中尤為明顯，技術(shù)碎片化和工具鏈不兼容導致了操作瓶頸。4月22日，IBM帶來了全新的Granite3.3，這是一套專為企業(yè)應用設(shè)計的開源基礎(chǔ)模型，涵蓋了語音處理、推理能力和檢索機制的...

一、引言：GenAI熱潮下的RAG應用挑戰(zhàn)如今，人們成長為生成式人工智能（GenAI）專家的速度令人驚嘆。每個人都宣稱GenAI將帶來下一次工業(yè)革命。這是一個宏大的承諾，我也認同，這次是真的。人工智能終將徹底改變我們的工作和生活方式，很難想象會再次陷入人工智能寒冬。大語言模型（LLMs）和多模態(tài)模型在現(xiàn)有流程中非常實用，而且“相對”容易實現(xiàn)。只需一個向量數(shù)據(jù)庫，幾行處理原始數(shù)據(jù)的代碼，再加上幾個API調(diào)用——至少理論上...

引言在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大模型（如GPT、ChatGPT等）已經(jīng)成為我們?nèi)粘９ぷ骱蛯W習中的重要工具。然而，如何與大模型高效交互，卻是一門需要技巧的學問。其中，提示詞（Prompt）的設(shè)計尤為關(guān)鍵。一個好的提示詞，不僅能提高模型的輸出質(zhì)量，還能節(jié)省時間，提升效率。今天，我們將從專業(yè)角度出發(fā)，探討如何優(yōu)化AI提示詞，幫助你更好地與大模型交互。無論你是AI領(lǐng)域的初學者，還是有一定經(jīng)驗的開發(fā)者，這篇文章都能為你...

01、概述人工智能（AI）的發(fā)展速度，簡直比坐火箭還快！從最初的純文本處理，到如今能夠輕松駕馭文本、圖像、音頻、視頻的多模態(tài)大語言模型（MLLMs），AI的進步讓人瞠目結(jié)舌。2025年，多模態(tài)大語言模型已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的“頂流”，它們不僅能夠跨越不同數(shù)據(jù)模態(tài)的鴻溝，還能為我們提供更加豐富、更具情境化的見解。無論是科研、自動化客服，還是內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析，這些模型都在徹底改變各行各業(yè)的游戲規(guī)則。今天，我們就來盤點...

在人工智能飛速發(fā)展的今天，自然語言處理（NLP）領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出令人矚目的成果。其中，自然語言到SQL（NL2SQL）的轉(zhuǎn)換技術(shù)，正逐漸成為連接人類與數(shù)據(jù)世界的橋梁。想象一下，如果能夠用日常語言直接查詢數(shù)據(jù)庫，獲取所需信息，那將極大地簡化數(shù)據(jù)操作流程，讓非技術(shù)用戶也能輕松駕馭復雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。這不僅是技術(shù)上的突破，更是對數(shù)據(jù)民主化的一次有力推動。NL2SQL：從理想走向現(xiàn)實的挑戰(zhàn)NL2SQL技術(shù)的核心目標是將人類自然語言...

嘿，小伙伴們！今天咱們來聊聊AI界的又一重磅炸彈——OpenAI推出的GPT4.1系列模型！這可不是簡單的升級，而是AI能力的一次質(zhì)的飛躍。從理解、生成到交互，GPT4.1系列在實際應用中表現(xiàn)得相當出色，而且現(xiàn)在還能免費試用（當然，有使用限制啦）。接下來，咱們就一起看看這波新模型到底有多厲害！GPT4.1是什么來頭？GPT4.1是OpenAI最新一代的大型語言模型，它繼承了GPT4o和GPT4.5的衣缽，但在智能、推理和效率上有了巨大的提升。不...

在當今這個日新月異的科技時代，大語言模型（LLMs）的競賽早已如火如荼地展開。從最初的簡單模型，到如今動輒數(shù)千億參數(shù)的龐然大物，研究人員和企業(yè)們一直在探索如何讓這些模型變得更智能、更高效、更實用。然而，隨著模型規(guī)模的不斷擴大，隨之而來的挑戰(zhàn)也愈發(fā)明顯：如何在提升推理能力的同時，提供強大的多語言支持？如何在復雜的開放性任務(wù)中表現(xiàn)出色，而不被高昂的計算成本所拖累？這些問題，就像懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍...

在當今人工智能飛速發(fā)展的時代，大語言模型（LLMs）已經(jīng)成為現(xiàn)代AI應用的核心組成部分。從智能助手到代碼生成器，從語言翻譯到內(nèi)容創(chuàng)作，LLMs的應用場景無處不在。然而，如何準確評估這些強大模型的能力，卻一直是一個充滿挑戰(zhàn)的問題。傳統(tǒng)的基準測試曾是衡量LLM性能的標準，但隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，人們開始質(zhì)疑這些基準測試是否還能真實反映LLM在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)。本文將深入探討LLM基準測試的現(xiàn)狀，分析它們是否仍然具有相...

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，AI技術(shù)正以前所未有的速度融入各行各業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施中。無論是企業(yè)還是開發(fā)者，都面臨著一個艱巨的挑戰(zhàn)：如何在有限的計算成本下，實現(xiàn)AI性能、可擴展性和適應性的完美平衡。大型語言模型（LLMs）的飛速發(fā)展，為自然語言理解、推理和對話式AI開辟了新的天地，但它們龐大的體積和復雜的結(jié)構(gòu)，往往導致部署效率低下，難以大規(guī)模應用。就在這樣的背景下，NVIDIA帶著它的創(chuàng)新解決方案——Llama3.1Nemotro...

“在某個地方，有某種令人難以置信的事物等待著被知曉。”——卡爾·薩根在信息爆炸的時代，如何從海量數(shù)據(jù)中快速、精準地獲取所需信息，是困擾眾多科研人員與行業(yè)從業(yè)者的難題。而今天，我們要介紹的Rankify，正是這樣一款在學術(shù)界和工業(yè)界都備受矚目的Python工具包，它以全面、模塊化和用戶友好的方式，為檢索、重排以及檢索增強型生成（RAG）提供了一站式解決方案。一、Rankify的誕生背景過去，檢索領(lǐng)域經(jīng)歷了從純基于詞匯的...

在當今數(shù)字化時代，企業(yè)和教育機構(gòu)每天都會收到海量的咨詢問題。無論是客戶支持、銷售團隊的提問，還是內(nèi)部員工的咨詢，手動回復這些問題不僅耗時費力，還容易出現(xiàn)回答不一致的情況。而基于人工智能的查詢解答系統(tǒng)，能夠快速、準確且高效地提供答案，極大地提升了工作效率和用戶體驗。今天，我們就來聊聊如何利用LangChain、ChromaDB和CrewAI構(gòu)建一個基于檢索增強生成（RAG）的智能查詢解答系統(tǒng)。這個系統(tǒng)不僅能自動處理各種問...

在當今數(shù)字化飛速發(fā)展的時代，AI智能代理（AIagents）已經(jīng)成為提升工作效率、優(yōu)化企業(yè)流程的利器。它們能夠自主處理各種日常重復性任務(wù)或復雜工作，從簡單的設(shè)備采購到復雜的供應鏈規(guī)劃，再到客戶支持服務(wù)，AI代理的應用場景無處不在。然而，隨著企業(yè)對AI代理的依賴程度越來越高，一個新的挑戰(zhàn)也隨之而來：如何讓這些來自不同廠商、基于不同框架構(gòu)建的AI代理實現(xiàn)無縫協(xié)作，從而最大化發(fā)揮它們的生產(chǎn)力？今天，我們將探討一個全...

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，如何讓AI模型更好地理解和生成符合人類需求的內(nèi)容，一直是開發(fā)者們關(guān)注的焦點。而ModelContextProtocol（MCP）的出現(xiàn)，為這一問題提供了一個全新的解決方案。今天，我們就來深入探討一下MCP協(xié)議，看看它是如何為AI開發(fā)帶來變革的。一、MCP協(xié)議：背景與意義在AI的世界里，上下文（Context）是至關(guān)重要的。無論是生成文本、圖像還是代碼，AI模型都需要足夠的上下文信息來生成相關(guān)且連貫的輸出。然而，在...