在大模型应用中,如何提升RAG(检索增强生成)的能力?
在大模型应用中,如何提升RAG(检索增强生成)的能力?曾经参与过公司内部的RAG应用,写过一篇关于RAG的技术详情以及有哪些好用的技巧,这次专注于总结一下RAG的提升方法。
曾经参与过公司内部的RAG应用,写过一篇关于RAG的技术详情以及有哪些好用的技巧,这次专注于总结一下RAG的提升方法。
BlueLM-V-3B 是一款由 vivo AI 研究院与香港中文大学联合研发的端侧多模态模型。该模型现已完成对天玑 9300 和 9400 芯片的初步适配,未来将逐步推出手机端应用,为用户带来更智能、更便捷的体验。
近年来,文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准,现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。然而,尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻,但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。
自然智能(Natural intelligence)过程就像一条连续的流,可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式,它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
10个小时前,Coze官方的一则最新通告,让人很特别惊喜。扣子可以直接应用开发,应用拖拉拽的方式,让无代码基础的同学,也可以搭建属于自己的AI应用,并不只限于在扣子界面进行互动.
在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,其在各个领域的应用不断拓展,从自动驾驶到智能助手,AI的身影无处不在。然而,在UI界面设计这一领域,尽管AI技术被寄予厚望,但其实际应用效果却远未达到预期。本文将探讨AI在UI界面设计中的影响、挑战,并结合具体工具案例进行分析。
尽管自我改进的AI概念令人兴奋,但目前的研究表明,这种AI在实际应用中面临诸多挑战。
海外 AI 应用市场在去年迎来爆发式增长,势头一直延续至今。经过一年多的发酵,海外 AI 应用市场发展到何种阶段?本文将以 AppGrowing 国际版 所追踪到的 2024 年 9~10 月 AI 类应用海外移动广告数据为依托,从 AI 类应用的海外投放趋势、头部产品竞争格局和广告创意素材等方面,分析近期 AI 类应用的海外买量情况和市场发展趋势。
在AI飞速发展的时代,技术的迭代与应用的边界正在被不断拓宽,特别是在视频生产与编辑领域,AI的力量正逐步改写行业规则,为创作者与企业带来前所未有的效率与可能性。Akool,作为一家致力于下一代企业级AI视频生产解决方案的公司,正用其技术创新与深度差异化重新定义这一赛道。
尽管近期 Qwen2-VL 和 InternVL-2.0 的出现将开源多模态大模型的 SOTA 提升到了新高度,但巨大的计算开销限制了其在很多场景下的应用。