我们提出了一个GenAI辅助的自然灾害综合预防和应急响应框架，利用DeepSeek大型语言模型（LLM）推进地质灾害管理中的智能决策。我们系统地分析了在灾害场景中部署LLM的技术路径，强调三个突破方向：**（1）知识图谱驱动的动态风险建模，（2）强化学习优化的应急决策系统，以及（3）安全的本地部署架构。**DeepSeek模型通过其独特的混合推理机制，结合语义分析和地理空间模式识别，展现了显著的优

近年来，随着大型模型的发展，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术，简称 RAG，再次引起了广泛关注。在客服管理领域，RAG被视为目前最具潜力的大型语言模型（LLM）应用方案之一。各行业的领军企业都在积极构建内部知识库，如何充分利用这些资源，与客服管理相结合，赋能客服团队，其中蕴藏了大量商机和需求。电商行业面临着客服流动性大的挑战。在淡季，可能只需要几个外

经典RAG应用的范式与架构已经非常流行，我们可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用。在【RAG实战篇系列】文章中，风叔也介绍了一个最最基本的Naive RAG系统，以及优化RAG系统的十八般武器。但是，实际应用场景要远比理论中复杂。以企业级应用场景为例，企业内部有大量不同来源与类型的文档，比如word、pdf等非结构化数据，以及mysql数据库这种结构化数据。假设，我们现在需要

在当今信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的文档打交道，无论是研究报告、学术论文还是日常的工作文件。随着数据量的不断增长，如何高效地从这些文档中提取所需信息成为了一个挑战。随着 AI 技术的发展和 RAG 技术的出现，前面遇到的问题，有了一个很不错的解决方案。将您的文档转化为一个智能的知识库，让您能够通过简单的对话就能获取深入的洞察和答案。本文 Kakuqo 将介绍近期 Github 上非常火爆的开

是微软研究院的一款应用程序，它使用来转换数据，从而加快数据可视化的实践，！Data Formulator 是一款由 AI 驱动的工具，可供分析师迭代创建丰富的可视化效果。与大多数基于聊天的 AI 工具不同，用户需要用自然语言描述所有内容，而 Data Formulator 结合了用户界面交互 (UI)和自然语言 (NL) 输入，以便于交互。这种混合方法使用户更容易描述他们的图表设计，同时将数据转换

多模态生成新突破，字节&华师团队打造TextHarmony，在单一模型架构中实现模态生成的统一，并入选NeurIPS 2024。过去,视觉文字领域的大模型研究聚焦于单模态生成，虽然在个别任务上实现了模型的统一，但很难在OCR领域的多数任务上做到全面整合。例如，Monkey等视觉语言模型（VLM）擅长文字检测、识别和视觉问答（VQA）等文本模态生成任务，却无法胜任文字图像的生成、抹除和编辑等图像模态

CLIP 是当今最重要的多模态基础模型之一，它使用大规模图像文本对上的简单对比学习损失，将视觉和文本信号对齐到共享特征空间。什么赋予了 CLIP 的能力？自然语言提供的丰富的监督信号——人类知识的载体——塑造了强大的跨模态表示空间。因此，CLIP 支持各种任务，包括零样本分类、检测、分割和跨模态检索，对整个多模态领域产生了重大影响。然而，随着 GPT-4 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM)

Microsoft于2021年推出的LoRA是一种经济型微调模型参数的方法。现在大模型的参数规模动不动都在10亿级别以上，微调大模型（微调这里代表着SFT，例如读者将某个大模型拿到自身领域，想使用自身领域的知识再次训练和精校大模型，就属于模型微调的领域。）的全面微调模式下，需要调整所有的参数，因此所需要的资源和时间巨大。LoRA提出了一种微训练模型的新方法，在冻结大部分的模型参数之余，仅仅更新额外

在AI技术飞速发展的时代背景下，一个全新的“AI超级个体”概念逐渐走进人们的视野，成为热门话题。“AI超级个体”指的是那些通过利用人工智能技术，显著提升个人生产力和创造力的个体。本文将探讨AI超级个体的含义、实现途径，以及在成为超级个体过程中可能遇到的挑战与机遇。

论文标题：Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.19825当今的大型语言模型（LLMs）能够解决具有挑战性的问答任务，而诸如思维链（CoT）等提示工程技术因其增强输出解释和正确性而受到关注。然而，模型生成附带详细推理细节的答案需要大量时间。