NLP前沿
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大模型大模型向量数据库云安全
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大模型大模型向量数据库机器学习
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开源大模型向量数据库算法
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开源大模型向量数据库云通信
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AI大模型向量数据库机器学习
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开源大模型向量数据库机器学习
Meta 开源 llama4, 原生多模态模型, 惯例,支持200多种语言,除了中文。
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AI向量数据库大模型机器学习
强化学习用于RAG 检索增强推理六小虎-百川 开源 ReSearch,一个 RL 框架,从零开始教 LLMs
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开源大模型向量数据库云通信
Qwen2.5-Omni 7B开源,Qwen的第一个端到端的多模态模型,可以文本、图像、音频和视频输入,同时以
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AI大模型向量数据库数据中台
一篇对deepseek r1 论文补漏的文章,做了很多额外的实验,内容很到位,标题:Understanding
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大模型大模型数据库算法
今天分享下这几天很火的这个工作,字节的DAPO工作。
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开源大模型向量数据库NoSQL数据库
源于开源,回馈开源
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开源大模型向量数据库云安全
Skywork R1V开源,行业内首个开源的多模态推理模型。
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AI向量数据库大模型数据库
前2天,有小道消息,chatgpt似乎马上要支持视频和音频了。 极有可能在 3 月 14 日 ChatGPT 2 周年时发布。然后今天Google发布Gemini 2.0 版本的原生图文输出,效果非常炸裂,上限及高。而且今天studio还支持了扔 youtube 视频地址进去了,直接理解。对比起来,openai的新产品好像就那样啦~免费在线体验地址:https://aistudio.google.
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云原生向量数据库大模型关系型数据库
论文笔记, 标题:Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Knowledge, 代码开源:https://github.com/hhy-huang/HiRAGraptor的特色应该就是聚类【向量空间距离】,抽象更高级的特征。graphrag的特色是通过实体连接起不同位置的关系【物理连接】,得到实体级别更丰富特征。二者结合一下,应该就是这篇文
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大模型大模型向量数据库机器学习
Chitu (赤兔) 是一个专注于效率、灵活性和可用性的高性能大语言模型推理框架。下表是 A800 推理deepseek r1-671B,与vllm的对比。赤兔用3个节点跑f8,性能跟6个节点跑bf16,是差不太多的。同样6个节点,vllm关闭cuda graph才能跑,输出6.85 token/s。 赤兔可以开启cuda graph鸡血模式跑,达到29.8token/s。开大batch size
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云原生火山方舟向量数据库大模型
论文笔记,标题:R1-Searcher: Incentivizing the Search Capability in LLMsvia Reinforcement Learning,代码开源,https://github.com/SsmallSong/R1-Searcher整体内容很不错的一篇文章,可以回答很多常见问题。比如:字符串的答案怎么去设计规则奖励?强化学习怎么数据怎么构造,怎么分步去设计
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