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目前RAG是很多AI落地场景的解决方案， 但所谓没有评估就没有优化。本文介绍几种常用的RAG评估框架。LlamaIndex 是用于大型语言模型（LLM）应用的开发框架。它被开发人员广泛使用，用于创建检索增强生成（RAG）应用程序。在 RAG 应用程序的开发过程中，评估相关数据对于更好地调整和优化应用程序至关重要。随着 RAG 技术的进步，出现了更有效的评估工具，以促进对 RAG 应用程序的准确和高
通用大语言模型凭借其卓越的自然语言处理和对数据、知识、模型等融合的能力，在知识问答、报告生成、智能治理等方面展现出巨大的应用潜力，是赋能城市交通生产力提升的重要技术。当前，城市交通领域大模型的应用研究整体上处于早期探索阶段，面临领域知识完备性、复杂场景适应性、可解释性等挑战，需加强跨领域知识融合、复杂任务推理、模型可解释性提升等方面的研究。
去年，大模型技术快速发展，今年已广泛应用于各行业。作为IT程序员，如何快速在本地构建并训练大模型？马老师推荐使用开源框架Ollama，在本地电脑上创建和微调语言模型，使之具备类似ChatGPT的功能。使用Ollama对硬件要求较高，建议配置24G内存的NTX40显卡、i7第10代及以上CPU和32G内存。如设备不满足，可租用腾讯云等服务商的AI计算服务器，按小时计费，灵活高效。在服务器上创建模型时
都说国产大模型“通义千问”能打，到底是真强还是智商税？今天就带你看看，这个国产“AI猛将”凭什么火出圈！如今的AI领域竞争激烈，提到大模型，许多人第一反应可能是GPT、Llama等大牌“选手”。然而，阿里巴巴的“通义千问”却让不少开发者拍案称好。今天，我们就来一起揭开通义千问的“好”是如何做到的。2023年4月，阿里巴巴推出通义千问，选择了“全开源”的策略，成为全球开发者关注的焦点。
LLM本身基于transformer架构。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！通常认为参数量超过10B的模型为大语言模型。由于参数量巨大，需要的训练数据量也极多，因此目前大部分的使用方式为：大公司整理大量常用数据集，训练一个各方面性能还不错的通用大模型，小公司在此通用模型上搜集小规模行业数据进行微调，最终得到行业专有模型/领域模型。当然，如果通用模型能直接拥有各行业知识是最好的，但
以下是实现（类似豆包效果）并的完整 Java 代码方案，结合高频更新优化和动画控制： 。
Android开发者的新出路：探索大模型技术的无限可能随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为各个行业不可或缺的一部分。在这个背景下，大模型技术作为AI领域的一个重要分支，正逐渐成为Android开发者的新出路。在前几天Open AI公司推出的ChatGPT-4o以及Google推出的Project Astra更加证实了这一点。接下来我将探讨大模型技术对Android开发者带来的机遇和挑战。一
【代码】Android AI大模型WebSocket内容渲染【GPT、豆包、kimi】，支持markdown。支持代码块，具体代码块内容有需求的可以给我发邮箱或者私信[email protected]。
2024年7月15日，中国医学科学院基础医学研究所龙尔平团队与耶鲁大学陈庆宇团队合作，在 Nature Medicine 期刊发表了题为：Outpatient reception via collaboration between nurses and a large language model: a randomized controlled trial 的研究论文。该研究旨在通过开发和部署特
对话系统(Dialogue System)，是一种模拟人类并旨在与人类形成连贯通顺对话的计算机系统。它能够理解用户输入的文本或语音，然后根据用户的需求做出相应的回应。对话系统一般包括任务型对话、生成式对话和检索式对话等场景。它是人工智能领域的重要应用之一，能够被广泛应用在客服机器人、语音助手、智能家居等领域。
随着人工智能技术的发展，尤其是大模型（Large Model）的兴起，越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理，你需要具备一系列跨学科的知识和技能，以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。
本文来自社区投稿，作者：Tim 算法工程师MLC-LLM 是一个机器学习编译器和高性能大型语言模型部署引擎。该项目的使命是让每个人都能在自己的平台上开发、优化和部署 AI 模型。InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型，相比于之前的版本，InternLM 2.5支持百万长文，推理能力开源领先。本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-1.8
个性化推荐是推荐系统的重要研究方向，其核心在于通过挖掘用户行为数据和偏好特征，实现对用户需求的精准捕捉与动态适配。在近年来的研究中，大语言模型（LLM）的强大生成能力与推理能力为个性化推荐提供了新的解决思路。本文介绍的四篇论文（HYDRA、iLoRA、SLIM、OPPU）分别从不同的技术角度探索了如何在LLM中实现高效、灵活的个性化推荐。通过深入分析这些论文的实现方法，可以总结出它们在行为建模、模
AI大模型正重构智能座舱研发体系的核心逻辑，需以场景认知为起点、混合架构为支柱、AI原生生态为落脚点。未来，研发体系需持续融合认知科学、边缘计算与开放生态理论，推动座舱从“工具”进化为“伙伴”。
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。它基于llama.cpp实现，本地CPU推理效率非常高（当然如果有GPU的话，推理效率会更高）, 还可以兼容 openai的接口。本文将按照如下顺序介绍Ollama的使用方法~⚫️ 下载安装Ollama⚫️ 命令行交互⚫️ python接口
安卓手机下部署的ollama方法.主要是能用国内源的就用国内源,可用内存>6G的就行
print(mlc_llm)”, 如出现以下输出,至此, 构建完成, 接下来就可以运行 Android App 了。等待 MLC LLM Python Package 安装完成。由于 mlc-llm 项目中默认配置了几个需要从。查找 NDK 路径: 先在系统文件管理器中找到。配置 NDK 环境变量: 打开终端, 输入命令。配置 JDK 环境变量: 打开终端, 输入命令。查找 JDK 路径: 在文件
大模型技术是指通过深度学习算法训练的大型人工智能模型，具有强大的语言处理、图像识别、自然语言生成等能力。这些模型通常包含数亿甚至数十亿个参数，需要大量的数据和计算资源进行训练。1、创新应用开发：大模型技术为Android开发者提供了创新应用开发的新方向。通过集成大模型技术，开发者可以打造更加智能化的应用，如智能语音助手、个性化推荐系统等。例如，华为云盘古大模型提供了基础大模型和行业大模型，帮助开发
对软件工程师来说，利用大模型完成工作的能力的高低，不仅取决于是否了解大模型的相关知识，更取决于工程师是否具有深厚的专业素养和较高的认知水平。例如，有些人给大模型提出编码需求，大模型总是可以输出高质量代码，而对于另外一些人提出的需求，大模型就会答非所问，产生的代码完全不能用。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接
（全套教程文末领取哈）从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；以大模
总体而言，MLLMs 代表了人工智能和机器学习领域的重大进展，具备处理和解释多种数据类型（包括文本、图像、音频和视频）的能力[28], [29], [30]。通过整合和合成这些不同模态的数据，MLLMs 实现了对信息更全面和精确的理解和生成[3]。特别是，MLLMs 是专门设计用来同时处理和解码多模态数据的复杂系统。MLLMs 的核心原理在于不同模态的整合和交互，这显著增强了模型的有效性。这种多模
LLM（Large Language Models）正在逐步改变人们的生活，对于开发者来说，如何利用LLM提供的API快速、便捷地开发具备更强大能力、集成LLM的应用程序，以实现更新颖、更实用的功能，是一项急需学习的重要技能。吴恩达老师与OpenAI合作推出的大模型系列教程，从大模型时代开。
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