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Marco-o1 YouTube视频介绍:https://youtu.be/R1w145jU9f8一、什么是阿里巴巴的 Marco-o1?例如:想象一下 Marco-o1 是一个超级聪明的问题解决者。大多数模型(如数学、物理或编码)都擅长具有固定答案的问题,例如“什么是 2+2”或“如何修复此代码?这些都很简单,因为我们知道它们什么时候是对的,什么时候是错的。但 Marco-o1 不止于此。它还试
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AI大模型向量数据库数据安全
了解RAG应用常见的4个任务级别及其技术应对
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对于很多人来说,写学术论文确实是一个让很多人感到无从下手的任务。学术写作就像是一场探险,你手中握着的是一张张文献地图,而你的目标是找到一条通往知识宝藏的路径。在这个过程中,你可能会迷失方向,不知道从哪里开始。 是先确定研究问题,还是先阅读大量文献?是先搭建论文框架,还是先收集数据? 这些问题像是一团乱麻,让人摸不着头脑。科研者的科研之路确实是困难重重的, 论文一次次被拒,自己找不到方法,也没人指导
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在本文中,我们将深入探讨使用 Python 微调 DeepSeek R1模型的过程。一、先决条件:unsloth:可以使 Llama-3、Mistral、Phi-4 和 Gemma 等大型语言模型的微调速度提高了 2 倍,使用的内存减少70%,关键是准确性没有降低!torch:使用 PyTorch 进行深度学习的基本构建块,它提供了一个强大的张量库,类似于 NumPy,但它具有 GPU 加速的额外
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对于很多人来说,写学术论文确实是一个让很多人感到无从下手的任务。学术写作就像是一场探险,你手中握着的是一张张文献地图,而你的目标是找到一条通往知识宝藏的路径。在这个过程中,你可能会迷失方向,不知道从哪里开始。 是先确定研究问题,还是先阅读大量文献?是先搭建论文框架,还是先收集数据? 这些问题像是一团乱麻,让人摸不着头脑。科研者的科研之路确实是困难重重的, 论文一次次被拒,自己找不到方法,也没人指导
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AI大模型向量数据库数据中台
DeepSeek-R1 模型训练流程代码示例讲解
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摘要引言(1)硬件对齐的推理加速 :将理论计算减少转化为实际速度提升,需要在预填充和解码阶段进行硬件友好的算法设计,以缓解内存访问和硬件调度瓶颈; (2)训练感知的算法设计 :通过可训练的操作符实现端到端计算,以减少训练成本,同时保持模型性能。这些要求对于实际应用实现快速长文本推理或训练至关重要。在考虑这两个方面时,现有方法仍存在明显差距。2.1. 高效推理的幻象阶段限制的稀疏性:例如 H2O(Z
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高执行力是真的能吃到发文红利!DeepSeek官宣开源,说干就干的科研人已经抓住DeepSeek风口发表SCI了!来自意大利的一个研究团队, 通过De epSeek模型在中科院1区6.5分的Resuscitation期刊上,发表了一篇Letter,投稿1天就接收了!图源:Resuscitation期刊在用deepseek写论文的过程中,如果你也遇到了以下的问题:不知道论文怎么写,选题、写作毫无思路
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马斯克号称【聪明得吓人】的Grok-3来袭,真的是“地表最强”?
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本文翻译自: https://medium.com/@florian_algo/s1-explained-can-a-50-llm-rival-deepseek-r1-dc4b30c87837一、s1 真的匹配甚至超越 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 吗?图 1: s1-32B 是一个开放且样本高效的推理模型。如图 1 所示,s1 没有超过 o1 甚至 o1-mini。二、那么 s
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大模型大模型向量数据库机器学习
在设计和训练 Kimi k1.5 的过程中,研究团队做了不少创新:长上下文扩展团队把强化学习的上下文窗口扩展到了 128k。简单来说,就是模型在处理信息时能 “看” 到更长的文本内容。而且,他们还使用了部分滚动(partial rollouts)技术,避免从头生成新轨迹的高成本,提升了训练效率。研究发现,上下文长度是强化学习与大语言模型结合发展的关键因素。 2. 改进策略优化研究人员推导出了基于长
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论文题目:《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》论文地址 :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf以下是论文的翻译内容:摘要第一章 引言1.1 贡献后训练:大规模强化学习在
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一、DeepSeek官网 :https://www.deepseek.com/DeepSeek-R1论文链接 :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdfDeepSeek-R1新闻发布 :https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120DeepSeek
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中国科学院人才交流开发中心主办“人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实战高级研修班”,旨在通过系统化的培训,使教师掌握最先进的人工智能技术及其应用场景,特别是在科研和教学中的应用。同时,课程还特别强调实际操作能力和创新能力的培养,通过 案例分析和实战演练 ,确保教师能够将所学知识应用于日常工作中,进而推动整个教育体系向更加智能化、个性化的方向发展。2024年成功举办10期,参加培训人员达200
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360-LLaMA-Factory多模态RAG-VideoRAG实现思路
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数据库向量数据库关系型数据库NoSQL数据库
一、必备条件:python语言Neo4j数据库python库: neo4j、llmsherpa、glob、dotenv二、代码:三、代码解释3.1 设置导入Neo4j环境变量设置 Neo4j唯一key3.2 初始化Neo4j建立与 Neo4j 的连接并创建必要的约束以确保数据完整性。3.3 提取文档内容抽取PDFsection、块和表格数据使用 Cypher 查询在 Neo4j 图形中创建和链接节
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一、Pydantic、GenAI 中的 Pydantic、PydanticAI对比1.1 Pydantic1.2 Pydantic in GenAI1.3 PydanticAI二、为什么是PydanticAI****名称是一个字符串;年龄是一个数字;电子邮件的格式有效;从以下示例可以看出 Pydantic 是如何简化此操作:三、PydanticAI特点开发团队 :由Pydantic背后的团队构建(
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AI向量数据库大模型数据库
一、传统RAG接收查询:系统接收用户查询或提示;检索信息: 通常使用矢量搜索引擎从知识库中检索相关信息;生成响应: 检索到的信息与用户查询相结合,并发送到 LLM 以生成响应。此方法对于简单的问答任务非常有效,其中相关信息在知识库中很容易获得。但是,它难以处理需要多步推理或使用外部工具的复杂查询。二、Agentic RAG分析用户查询并规划检索策略;利用各种工具,例如矢量搜索引擎、网络搜索、计算器
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官方博客 :https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-previewHuggingFace地址 :https://huggingface.co/collections/Qwen/qvq-676448c820912236342b9888ModelScope地址 :https://modelscope.cn/models/Qwen/QVQ-72B-PreviewKag
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一、DeepSeek-V3 的核心亮点1.1 高效的架构设计DeepSeek-V3 采用了 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构,这些架构在 DeepSeek-V2 中已经得到了充分验证。MLA 通过低秩压缩技术减少了推理时的 Key-Value 缓存,显著提升了推理效率。DeepSeekMoE 则通过细粒度的专家分配和共享专家机制,
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