大语言模型是基于自然语言的人工智能，所以它在语言上的表现相当出色，使用大语言模型进行可以进行诸如翻译、语气转换、润色、语言评价、扩写、润色等语言处理，对于日常文字工作，它是一名合格甚至优秀的私人秘书。 （一）翻译 在不同语言之间进行翻译是众多大语言模型都支持的特性，相对于翻译软件而言，语言模型的翻译 ...

检索增强生成 (RAG) 项目 项目链接：https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/tree/main bRAGAI 的官方平台即将上线。加入等待列表，成为早期使用者之一！ 本仓库包含了对检索增强生成 (RAG) 在各种应用中的全面探索。 每个笔记本都提供了从 ...

3 提示工程 提示工程是机器学习和自然语言处理的一个子领域，研究如何让计算机理解和解释人类语言。其主要目标是研究如何以正确的方式与大型语言模型（旨在处理和生成类似人类语言反应的复杂人工智能系统）对话，以便它们生成我们想要的答案。 你知道当你向别人征求意见时，你必须给他们提供一些背景信息，并明确你需要 ...

9.矩阵的逆-分块矩阵 9.1 分块矩阵的加法 设矩阵\(A、B均为m\times n\)的矩阵，且A、B均按相同的方式划分为\(s \times t\)块，其中： \[A= \begin{bmatrix} A_{11} &...&A_{1t}\\ &...&\\ A_{s1} &...&A_{st ...

大语言模型具备从文字中推断情感和主题的能力。这种能力可用于获知客户对产品评价的情感、新闻或媒体文章的主题或倾向等。大语言模型的这种推断能力可被应用于舆情分析等场景。 推断可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程，其中涉及提取标签、提取实体、情感分析等。如果想要从一段文本中提取正面或负面情感 ...

Awesome-Text2GQL开源项目基于语法制导的图查询语料生成策略，通过自动化方式合成Text2GQL微调数据集，解决了图查询语言训练语料匮乏的问题，提升了图数据库与大语言模型交互的准确性和效率。 ...

回顾2023年RAG技术的发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术彻底改变了人工智能模型的工作方式，它将生成式人工智能的优势与检索现实世界文档的精确性相结合。通过从外部来源提取相关数据，RAG使得人工智能能够生成更准确且上下文更合适的答案。 随着 ...

0 前言 大环境不好，很多程序员被优化，被逼转型传统行业，但： 不同级别的人，咋融入传统行业？ 转型传统行业的同学会经历哪 3 个经典阶段？ 入局后的“坑” 1 不同阶层，咋转型传统行业？ 1.1 高层 总监及总监以上的 VP、C*O 等。最重要的是想尽一切办法找到价值，同时带领团队做出有价值的事： ...

8.矩阵的逆 8.1 相关性质 性质1：若矩阵A可逆，则\(A^{-1}\)也可逆： \[(A^{-1})^{-1}=A \] 性质1的证明：\(A \cdot A^{-1}=E\) 性质2：若矩阵A可逆，则\(\lambda \cdot A\)也可逆： \[(\lambda \cdot A)^{- ...

7.矩阵的逆-定义和定理 7.1 逆矩阵的定义 对于n阶矩阵A，存在一个n阶矩阵B，使： \[AB=BA=E \]则称矩阵A是可逆的。 且B是A的逆矩阵，简称“逆阵”，记为： \[B=A^{-1} \]7.2 对逆矩阵的理解 若存在矩阵\(A_{n×n}\)、\(X_{n×1}\)、\(Y_{n×1 ...

李沐，动手深度学习，中文第二版，2023年8月18日。 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第... ...

背景软件即服务应用（SaaS）的角色，不是作为企业运营的中心，而是作为由AI代理驱动的生态系统中的次要参与者这些业务逻辑将全部转移到这些 AI Agent 上，而这些 Agent 将是多仓库的 CRUD，它们不会区分后端是什么。它们将会更新多个数据库，而所有的逻辑将集中在 AI 层。一旦 AI 层成 ...

DoraCloud 桌面云方案应用于 AI 教学方案 随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的教育机构和培训机构开始将 AI 教学引入课程内容。然而，AI 教学需要强大的计算资源，尤其是在机器学习（ML）、深度学习（DL）、数据分析等领域。通过 DoraCloud 桌面云方案，可以为 AI 教 ...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.05313 Github地址：https://github.com/CraftJarvis/RAT 想象一下，一个人工智能助手可以像莎士比亚一样写作，像专家一样推理。这听起来很了不起，对吧？但是，如果这个助手有时难以确保事实准确性，依赖 ...

6.矩阵的行列式-代数余子式 6.1 余子式和代数余子式 设存在n阶行列式\(|A|\)，并存在\(|A|\)中的元素\(a_{ij}\) 则\(|A|\)中，除去元素\(a_{ij}\)所在的第\(i\)行和第\(j\)列所有元素后，剩下元素所形成的行列式称为\(a_{ij}\)的\(余子式\)， ...

提示词Create a mind map that visually organizes the key points from this book. The mind map should cover the major themes and concepts discussed in the b ...

这一章我们先结合demo看下开源和闭源对结构化输出的支持，随后会介绍Constrained Decoding和Format Restricting Instructions 两种结构化输出约束方案，最后会给出结构化输出对比自然语言输出的一些观点。 ...

文本概括是大语言模型的常用功能之一，我们总结一段文字、一篇文章的主要内容，一篇论文的摘要，甚至一本书的简介都属于文本概括的范畴。 ...

本文探讨了文本匹配的演变，从字面匹配到语义匹配，分析了各自的特点与挑战。字面匹配关注文本的精确重合度，而语义匹配则试图理解文本的深层含义。尽管语义匹配在处理复杂关系时更具优势，但仍面临长短文本匹配、词序感知和多实体关系等难题。期待未来大模型能进一步提升语义匹配的能力。 ...

使用Cursor + Qwen2.5 大模型 零经验研发微信小程序：自由构建个性化节拍器应用实战" description = "本文介绍了如何利用Cursor工具结合Qwen2.5大模型快速开发一款个性化的微信小程序——老牛同学节拍器。通过详细的步骤，我们展示了从零开始创建一个功能完备的小程序所需... ...