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Contextual AI:从幻觉到可信,钻研RAG架构解决企业级AI应用落地最大痛点

Contextual AI:从幻觉到可信,钻研RAG架构解决企业级AI应用落地最大痛点

Contextual AI:从幻觉到可信,钻研RAG架构解决企业级AI应用落地最大痛点

RAG(检索增强生成)作为解决大模型"幻觉"和知识时效性问题的关键技术,已成为企业AI应用的主流架构。Contextual AI由RAG技术的创始研究者组建,致力于开发能应对复杂知识密集型任务的专业智能体。

来自主题: AI资讯
7372 点击    2025-07-17 16:09
NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law

NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law

NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law

本文是一篇发表在 NeurIPS 2024 上的论文,单位是香港大学、Sea AI Lab、Contextual AI 和俄亥俄州立大学。论文主要探讨了大型语言模型(LLMs)的词表大小对模型性能的影响。

来自主题: AI技术研报
6182 点击    2024-10-11 13:55
第一个100%开源的MoE大模型,7B的参数,1B的推理成本

第一个100%开源的MoE大模型,7B的参数,1B的推理成本

第一个100%开源的MoE大模型,7B的参数,1B的推理成本

训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。

来自主题: AI技术研报
8243 点击    2024-09-05 22:02