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令人惊艳的开源图标生成AI模型：ChartLlama （南洋理&腾讯）

然而，该模型通常缺乏对特定领域数据的理解能力，特别是在解释图表数据时。

ChartLlama 开源模型图标

将任意文本转换为知识图谱

这些信息通常存储在图形数据库中并可视化为图形结构，从而产生了知识“图形”一词。

知识图谱转换文本

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

作者进一步设计了一个新的简单但具有挑战性的基准，名为数值规划基准(NPB)，其任务是让生成内容满足四个粒度（词级、音节级、句子级和段落级）的数学约束且满足不同的内容约束（例如前缀和结尾）。

大模型控制

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

，再到复杂的检索（如RAG），都需要我们首先从真实世界提取文本数据。

大语言模型 python

开源免费离线语音识别神器whisper如何安装

Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文

wisper 翻译免费

美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

一个是这个数智驱动，就是刚才讲的“数据驱动，智能运营”。

工作

贝叶斯定理的颠覆：为什么你永远说服不了阴谋论者？

生活中到处都是那些数据不能以我们期望的方式说服人们的情况。

贝叶斯定理

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

它的所有能力（录制、识别处理、存储回溯等）完全运行在本地，无需联网，不上传任何数据，只做应该做的事。

Windrecorder 录屏

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

作者提出了两个版本的IAG：IAG-GPT直接使用GPT-3生成的知识进行答案预测，而IAG-Student则通过知识蒸馏训练一个学生归纳器模型，并通过可微分束分数反向传播生成器反馈进一步优化。

IAG框架大语言模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

但百川智能通过一系列技术创新，成功解决了高质量数据获取、训练稳定性和训练效率等关键问题。

Baichuan 3 大模型

动作识别模型有哪些

最终联合训练。

动作识别模型

对ChatGPT最有效的Prompt！

有无数讨论ChatGPT最佳Prompt的文章，但真正有效的是哪个?...

ChatGPT prompt

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。

RAG 大语言模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

这一系统利用向量搜索与生成性人工智能相结合，基于可信数据直接产生答案，正在彻底改变搜索和信息检索领域。

RAG-Fusion 检索增强

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

开箱即用型的 Learned Sparse Encoder 模型，无需训练或维护模型，就能实现 ML 支持的搜索，从而在各种域提供高度相关的语义搜索使用倒数排序融合 (RRF)

大模型 AI编程

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