
斯坦福新研究:RAG能帮助LLM更靠谱吗?
斯坦福新研究:RAG能帮助LLM更靠谱吗?斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM (如GPT-4)相比在回答问题方面的可靠性。研究表明,RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。
斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM (如GPT-4)相比在回答问题方面的可靠性。研究表明,RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。
AI Agent 的潜力和挑战
自从和员外上家公司离职后,我们就自己搞公司投入到了RAG大模型的AI产品应用的开发中,这中间有一个春节,前后的总时间大概是三个月左右,在这三个月期间,基本是昼夜兼程啊,到今天3月底结束,产品目前看是有了一个基础的雏形。
拖动式图像编辑是一种新型的、用户交互式的图像编辑方法。
大模型和 AI 数据库双剑合璧,成为大模型降本增效,大数据真正智能的制胜法宝
在大模型落地应用的过程中,端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日,斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了,受到了开发者社区的极大关注,模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
今天,特工女巫将为大家带来 ThinkAny,这是一款由个人独立开发但小而美的 AI 搜索产品,一起看看它的产品功能设计和技术实现。
Kimi有多火爆?凭一己之力搅乱A股和大模型圈。Kimi概念股连日引爆资本市场,多个概念股随之涨停。在一片看好的态势中,谁都想来沾个边,据光锥智能不完全统计,目前,至少有包括读客文化、掌阅科技、万兴科技等在内的十家上市公司发布公告透露正在了解或接入了Kimi 智能助手。
PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器,可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。
AGI竞赛,正在大科技公司之间紧锣密鼓地展开,作为万亿显卡帝国掌舵人的老黄自然也不会缺席。在最近举办的GTC 2024上,老黄发表了自己对于AGI以及幻觉问题的看法。