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学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

方法概述本文架构是一个编码器 - 解码器 Transformer 架构，允许端到端的训练，并以 Donut 架构为基础。

大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

整体框架如图3所示：本文将任务prompt定义为状态,而对prompt的修改过程定义为执行动作。

PromptAgent 大模型

宁德核电推出全球参数量最大的核工业大模型｜InfoQ 独家

、语音的多模态交互，实现了 AIGC 技术赋能 SAT（系统化培训方法）应用的首次尝试， 7×24 小时为核工业一线工程师答疑解惑，进行配套的核工业课程讲解，让培训成为一场按图索骥的旅行。

宁德核电大模型

如何最简单、通俗地理解Transformer？

我们人类在感知环境的时候（比如看一张图像或者一个句子），大脑能够让我们分清那部分是重要的，哪部分是次要的，从而聚焦更重要的方面以获得对应的信息。

Transformer 大模型

中学生能看懂：Sora 原理解读

最终，大家将各自的拼图部分合并，形成一幅完整的图画，讲述了整个故事。

Sora 原理

GPT让你拥有超强的写作能力！

这包括检查适当的句子结构、标点符号、动词时态一致性和正确使用单词。

GPT 写作

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Variety（多样性）：现实世界的用例不仅涉及非结构化数据，还包括各种结构化数据，它们可能不容易被LLM捕获用来训练；而且企业场景中往往知识是需要实时变化的。

向量数据库大模型 cpu

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

2.世界知识缺失考虑这样一个场景：我们正在构建一个《西游记》的问答系统。

RAG 大模型

理解 o3 及其技术分析

但这个图有几个注解： o3模型是针对该测试集优化过的，也就是图里Tuned所指的目前o3的 high-compute 模式定价还没有确定，所以图例的定价并不对，大概只是Arc基于

o3 技术分析

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

不幸的是，这些问题影响了基于大语言模型 (LLM) 构建的应用程序的准确性。

检索增强生成大语音模型

2024年值得关注的Agent框架

OpenAGI: 这是一个开源的人工通用智能（AGI）研究平台，结合了针对特定任务如情感分析或图像去模糊化的小型专家模型和基于任务反馈的强化学习（RLTF）以改进其输出。

Agent 框架

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

检索的粒度可以从最小的词元（Token）扩展到词组、句子、段落，甚至是结构化的实体和知识图谱。

知识库 RAG检索增强

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

“好结果”的标准在大多数情况下，Prompt的性能上限与我们对“好结果”的理解程度成正比，只有充分理解了所谓的“好结果”具体好在哪些“点”，我们才能将这些“点”形式化为Prompt，从而把我们的意图更准确地传达给模型

prompt 提示词

多智能体开发框架怎么选型？京东 JoyAgent vs langchain LangGraph，两种Agent开发哲学的碰撞!

🔥 核心是状态机/有向图： LangGraph不给你现成的套路，而是提供一套“图”的语言，让你自己定义Agent的决策流程。

JoyAgent langchain LangGraph

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

BERT 的结构拆分如图1 所示，根据具体的实现逻辑，可以分为Embedding 层、Linear before Attention 层、Multi-Head Attention 层、Linear

BERT 语言模型

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