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本文旨在介绍一种提高RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型检索效果的高阶技巧——窗口上下文检索。我们将在以下几个方面展开：首先，回顾基础RAG的检索流程和问题；其次，解释窗口上下文检索的原理和实现方法；最后，通过一个实例来展示其效果。通过窗口上下文检索，我们可以进一步提升RAG模型的检索能力，从而更好地满足实际应用的需求。RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了检索和生成的AI应用方案，用于解决问题回答的需求。它的设计思路是将问题与
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万万没想到，刚开业的GPTStore，竟是以“乱”出名的。这不，在“趋势榜（Trending）”中，赫然出现了一个名为NewGPT-5的应用，而且是位居第一的那种。然而，眼尖的网友立马发现了端倪——假的！OpenAI官方这边，对这事处理的速度也是极其得快，假GPT5现在已经是完全消失的状态。即使是点击原来的链接，“打开方式”都是404了：这事一出，众多网友纷纷前来倒苦水。例如一位拥有“GPT4.5Turbo”的网友说：这是我最大的GPT。OpenAI在没有任何通知的情况下将它封掉了。我可以改名字，但为什么
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集成方法在机器学习中常用，能够结合多个模型，减少方差、提高准确性和鲁棒性。在NLP领域，集成方法能够充分发挥不同模型的优点，克服它们的缺点。可以利用GPT、BERT和RoBERTa的集成来充分发挥它们各自的优势并弥补劣势。通过训练集成模型，可以优化每个模型输出的权重，从而在各种NLP任务上实现最先进的性能。这种方法能够综合利用不同模型的特点，提高整体性能并取得更好的效果。GPT与其他模型尽管GPT是一种功能强大且被广泛使用的NLP模型，但还有其他模型可供选择，如BERT、RoBERTa和XLNet等。这些
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IT之家1月9日消息，三星在今年CES大展上，再次展示了Ballie球形投影仪，并希望能够充当你的私人家庭伴侣。三星在2020年的CES大展上展示了一个名为Ballie的小型球形机器人。它采用了两个狭窄的轮子，前端有一个药丸状的切口，内部装有各种传感器、摄像头和一个完整的投影仪。三星声称其产品是“你的真正人工智能伴侣”，不仅是移动投影仪，还能在家中跟随你并满足你的需求。在视频中，三星公司展示了Ballie的多种应用场景。例如，当用户不在家时，Ballie可以帮助用户喂养宠物并监测它们的状况。用户可以通过B
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将不同的基模型象征为不同品种的狗，其中相同的「狗形指纹」表明它们源自同一个基模型。大模型的预训练需要耗费大量的计算资源和数据，因此预训练模型的参数成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，与传统软件知识产权保护不同，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两个新问题：1）预训练模型的参数，尤其是千亿级别模型的参数，通常不会开源。预训练模型的输出和参数会受到后续处理步骤（如SFT、RLHF、continuepretraining等）的影响，这使得判断一个模型是否基于另一个现有模型微调得来变得困难。无论是基于模
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「收购可以，请出售核心业务。」在2022年9月，行业巨头Adobe宣布以高达200亿美元的价格收购知名的UI和UX设计工具套件制造商Figma。一经消息传出，设计圈迅速对此作出了大量负面反应设计师们最担心的似乎是Adobe会毁掉甚至终止Figma的产品。还有人推测Adobe会以半途而废的方式将Figma的产品想法集成到Adobe自己的产品中。毕竟，Figma提供高级功能，允许整个团队从任何设备跨平台协同工作，是Adobe的UX/UI设计应用程序AdobeXD的最强竞争对手之一。现在，这场价值200亿美元的
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人工智能(AI)已成为全球家庭和企业的现实。若善加利用，AI有望极大地增强业务运营，并让商业通信领域从这项突破性技术中受益。人工智能在商业通信中的好处是什么?以下是人工智能增强从小型初创企业到大型企业的商业通信的一些方式。1、提高效率人工智能的主要作用是让生活更轻松。通过接管日常通信任务，如数据分析、调度和响应，它提高了商业运营效率。2、个性化沟通人工智能正在改变我们的交流方式，尽管有些矛盾，但它确实能够通过访问历史记录和个人信息等数据来提供个性化的服务。在营销方面，人工智能可以根据之前的互动为个人量身定
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梯度提升模型主要包括梯度提升树和梯度提升机两种拟合方法。梯度提升树采用反复迭代的方式，通过训练一系列决策树来逐步减少残差误差，最终得到预测模型。而梯度提升机在梯度提升树的基础上引入了更多的学习器，例如线性回归和支持向量机，以提升模型的性能。这些学习器的组合可以更好地捕捉数据的复杂关系，从而提高预测的准确性和稳定性。梯度提升树的概念和原理梯度提升树是一种集成学习方法，通过迭代训练决策树来减少残差误差，得到最终预测模型。梯度提升树的原理如下：初始化模型：将目标变量的平均值作为初始预测值。迭代训练：通过不断迭代
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循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的深度学习算法。它能够自然而然地处理时序数据、文本、语音等连续的信号。在许多应用中，可视化RNN是一种重要的手段，可以帮助我们更好地理解和调试模型。下面介绍了如何设计和可视化RNN的基本原理和步骤，并通过一个简单的例子进行说明。首先，设计RNN的关键是选择合适的网络结构和参数。常用的RNN结构包括基本RNN、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。选择适当的结构取决于任务的特点和需求。然后，确定输入和输出的维度。对于文本数据，可以将每个单词表示为
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神经网络是人工智能中模仿人脑结构和功能的工具。它们广泛应用于图像识别、自然语言处理和游戏等任务。神经网络是由多层相互连接的节点或人工神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入并对其进行处理再发送到下一层。构建神经网络时，首先需要确定输入层和输出层。输入层接收待处理数据的神经元，输出层生成最终结果。网络中的隐藏层承担着复杂处理和决策任务，连接输入和输出层。在网络训练过程中，每个神经元都会调整一组权重，以决定其对输入信号的响应程度。这些权重的调整旨在最小化实际输出与期望输出之间的误差。在训练中，可以采用梯
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没想到啊，开源大模型家族里，居然挤进来一位特别的选手：来自央企，身份为运营商。具体是谁？中国电信。所谓“不鸣则已，一鸣惊人”：中国电信集团成立的中电信人工智能科技有限公司凭借全自研算法、精心打造的高质量数据集，发布星辰AI大模型。其目前开源的版本在大模型知名榜单CSL上排名第五、GAOKAO排名第七、AGIEval排名第八。什么概念？和科技公司出品的专业选手们站在了同一阵营。现在，随着其代码和模型在Github、Gitee、HuggingFace三个平台一并可获取使用，中国电信也顺势成为央企中率先完成大模
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简单线性回归是一种用于研究两个连续变量之间关系的统计方法。其中，一个变量被称为自变量（x），另一个变量被称为因变量（y）。我们假设这两个变量之间存在线性关系，并试图找到一个线性函数，以自变量的特征来准确预测因变量的响应值（y）。通过拟合一条直线，我们可以得到预测的结果。这个预测模型可以用来理解和预测因变量如何随着自变量的变化而变化。为了理解这个概念，我们可以借助一个薪水数据集，其中包含了每个自变量（经验年限）对应的因变量（薪水）的值。薪资数据集年薪和经验1.139343.001.346205.001.53
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这个年还没过呢，各大手机厂商们便按捺不住，纷纷放出开年大招了！这不，继本月初荣耀打响第一炮，老牌机皇三星也紧随其后，迫不及待要亮出新一代年度新作了。今日凌晨，三星GalaxyS24系列正式发布！新机的布局与上一代相似，保留了三款机型：三星GalaxyS24、GalaxyS24+和GalaxyS24Ultra。除了提升了基础硬件性能外，新机还特别加入了全新的GalaxyAI功能，该功能利用人工智能技术开发出多种应用，这是新机的一大亮点。除了推出新款手机，三星还发布了一款名为GalaxyRing的智能穿戴产品
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Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-GenAI。面对快速变化的技术创新和多样化的业务场景挑战，传统编码方式逐渐显现出适应不足的问题，无法满足不断增长的需求。而新兴的通用GenAI（人工智能技术）则具备巨大潜力来满足这一需求。GenAI是一种前沿技术，结合了人工智能和编码领域的知识，为开发者们提供了独特的“协作”优势。利用GenAI，开发人员可以获得高效的编码支持和创意灵感，以更快、更智能地解决复杂的编程问题。GenAI的智能算法和人工智能技术可以分析代码
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近日，作为美国前十的科技博客，LatentSpace对于刚刚过去的NeurIPS2023大会进行了精选回顾总结。在NeurIPS会议中，共有3586篇论文被接受，其中6篇获奖。虽然这些获奖论文备受关注，但其他论文同样具备出色的质量和潜力。实际上，这些论文甚至可能预示着AI领域的下一个重大突破。那就让我们来一起看看吧！论文题目：QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs论文地址：https://openreview.net/pdf?id=OUIFPHEgJU这篇论文提出
