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摘要： 人工智能（AI）不再只是一个流行词，它已成为我们日常生活的重要组成部分。人工智能在去年深入地融入我们社会的各个方面，改变我们的生活方式、工作方式以及与技术互动的方式。 今年是大年初一，我们将探讨2024年可能出现的十大人工智能创新，拥抱这些即将到来的人工智能创新，可以为一个充满激动和变革的未来做好准 阅读全文

摘要： LLM在在2023年发展的风生水起，一个围绕LLM的庞大生态系统正在形成，本文通过介绍这个生态系统的核心组成部分，来详细整理LLM的发展。 https://avoid.overfit.cn/post/e320df1e77624fbbb6f84c5b5c2dc351 阅读全文

摘要： 人工智能语音克隆是一种捕捉声音的独特特征，然后准确性复制它的技术。这种技术不仅可以让我们复制现有的声音，还可以创造全新的声音。它是一种彻底改变内容创作的工具，从个性化歌曲到自定义画外音，开辟了一个超越语言和文化障碍的创意世界。 本文的将提供利用AI语音克隆技术-通过训练自定义模型将任何音频转换为选定 阅读全文

摘要： 视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步，使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。 MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解和交互。为增强LVL 阅读全文

摘要： 本文将深入研究嵌入、矢量数据库和各种距离度量的概念，并提供示例和演示代码。 NLP中的嵌入 嵌入是连续向量空间中对象、单词或实体的数值表示。在NLP中，词嵌入捕获词之间的语义关系，使算法能够更好地理解文本的上下文和含义。 https://avoid.overfit.cn/post/8c9ee01ac 阅读全文

摘要： PyTorch是一个基于python的科学计算包。它的灵活性允许轻松集成新的数据类型和算法，并且框架也是高效和可扩展的，下面我们将介绍一些Pytorch的基本张量操作。 https://avoid.overfit.cn/post/3d344b08f8c1454b869ba222079e4ea7 阅读全文

摘要： Barnett等人的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》介绍了RAG的七个痛点，我们将其延申扩展再补充开发RAG流程中常遇到的另外五个常见问题。并且将深入研究这些RAG痛点的 阅读全文

摘要： Pandas是我们最常用的数据处理Python库之一。尽管您可能已经与它共事多年，但可能还有许多您尚未探索的实用方法。我将向您展示一些可能未曾听说但在数据整理方面非常实用的方法。 我目前日常使用的是pandas 2.2.0，这是本文时可用的最新版本。 https://avoid.overfit.cn 阅读全文

摘要： RAG领域已经取得了相当大的发展，这篇论文的是如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等定制化的元素。 大型语言模型(llm)在自然语言任务中表现出色，但在对话系统中的个性化和上下文方面面临挑战。这个研究提出了一个统一的多源检索-增强生成系统(UniMS-RAG)，通过将任务分解为知识来源 阅读全文

摘要： 有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力，其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。 1、Step Back Prompting Ta 阅读全文