领英 AI 落地复盘:多 Agent 配合、端到端输出
领英 AI 落地复盘:多 Agent 配合、端到端输出在过去的六个月,LinkedIn 开发了基于自身业务的生成式AI应用。领英团队希望能重新设计求职流程,改变专业内容的浏览方式。
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在过去的六个月,LinkedIn 开发了基于自身业务的生成式AI应用。领英团队希望能重新设计求职流程,改变专业内容的浏览方式。
图文并茂的PDF长文档在日常生活中无处不在。过去人们通常使用OCR,layout detection等方法对PDF长文档进行解析。但随着多模态大模型的发展,PDF长文档的端到端阅读理解成为了可能。
GitHub 推出的全新功能「GitHub Models」将有望加快 AI 工程师时代的到来。
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是文档智能解析 • 文档智能解析有哪些方法 • 文档智能解析的开源实现
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术(从 RAG 角度) • 各种 query 理解技术的实现(基于 LangChain)
在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。
7月26日,《北京市推动“人工智能+”行动计划(2024—2025年)》(以下简称《行动计划》)正式对外发布。
7月上旬,多位在字节跳动旗下免费阅读平台番茄小说更新作品的网络文学作者,收到了后台系统发送的“AI训练补充协议”签署提醒。其中提到,一旦签署,其作品内容及相关信息,将被用于平台AI模型训练或其他技术研发应用场景。