关键词: 机器狗,AI,具身智能,AI机器人,人工智能

腾讯机器狗，登上了Nature子刊封面！

关键词: AI,AI大模型,模型训练,对齐,RLHF

大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力，这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习（RLHF）。

关键词: 大模型,AI,朱泽园,AI人物,模型训练,AI学术

大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的？是通过模板记忆，还是真的学会了推理思维？

关键词: AI,AI公司,AI人物,人工智能

热议数月的 Character AI 寻求收购的消息，终于尘埃落定。 据 C.AI 官方博客，公司与 Google 达成协议，核心创始人 Noam Shazeer、Daniel De Freitas 以及研究团队，将加入 Google，剩余「大部分团队」将留在 C.AI，继续打造产品。

关键词: RAG,高效应用指南,05：再谈文档智能解析

在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 什么是文档智能解析 • 文档智能解析有哪些方法 • 文档智能解析的开源实现

关键词: 语义路由,AI,RAG,搜索增强,LLM,模型训练

在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

关键词: AI,RAG,搜索增强,LLM,Query,模型训练

在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术（从 RAG 角度） • 各种 query 理解技术的实现（基于 LangChain）

关键词: RAG,Embedding,微调,模型训练,AI

在本篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型（从 RAG 角度） 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型

关键词: AI,RAG,搜索增强,LLM,Meta AI,模型训练

『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨，提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住，提高 RAG 系统性能是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和迭代。

关键词: OpenDevin,Agent,AI,智能体,AI学术

今年 3 月，「全球首位 AI 软件工程师」Devin 引爆了 AI 圈。与此前 AI 编程助手不同的是，Devin 并不只是辅助编程的角色，而是能够独立地、端到端地完成整个开发项目。