在检索增强生成 (RAG) 系统中，高质量的上下文 (Context) 是生成可靠且富有洞察力答案的关键。然而，仅仅依赖文本提取的传统方法，在处理包含复杂图表、表格以及图像的文档时，往往捉襟见肘。ColiVara 的出现，旨在革新文档检索方式，开启一场视觉革命，突破现有 RAG 系统在处理富含视觉信息文档时的瓶颈，提升整体性能。 RAG 系统中的上下文 (Context) 难题 一个优秀 RAG
近年来，基于生成式预训练Transformer（GPT）的大语言模型（LLM）被广泛应用于各种场景，数百万用户正借助这些模型完成各式各样的任务。为了进一步提升用户交互体验和个性化定制程度，诸如OpenAI等平台允许开发者创建名为Custom GPTs的定制化模型实例，并将其发布至专门的应用商店。这些Custom GPTs旨在为用户提供针对特定需求量身定制的应用。然而，Custom GPTs的日益普
导语： Microsoft 近期开源的 NLWeb (Natural Language Web) 项目，旨在通过一套开源协议和工具，大幅简化网站 对话式界面 的构建过程。该项目巧妙地利用了现有 Schema.org 等语义化数据格式，并借助 大型语言模型 (LLMs) 的能力，让开发者能够更专注于实现核心业务逻辑，而非复杂的 NLP 和对话式 AI 技术。 简化对话式界面：NLWeb 的核心价值
Rillet，一家位于纽约的企业资源规划（ERP）平台，近日宣布获得由红杉资本领投的2500万美元A轮融资。这笔资金将加速Rillet利用人工智能（AI）技术，彻底变革传统的通用会计总账系统，尤其是在市场拓展和客户支持方面。Rillet的出现，预示着一个AI原生ERP时代的到来，将为中端市场带来前所未有的效率提升和战略转型机遇。 AI原生：Rillet的核心竞争力 Rillet的核心竞争力在于其A
大型语言模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的机遇，但也面临着如何确保模型输出与人类价值观对齐的挑战。传统的模型对齐方法往往依赖于大量的人工标注数据，例如对比数据，效率低下且难以捕捉人类决策的微妙之处。本文将深入探讨一种新兴的模型对齐框架：KTO (Kahneman-Tversky Optimization)，它将前景理论引入模型对齐过程，并提出了HALO (Human-Aware Loss O
近年来，大模型Agent技术正在各行各业掀起变革浪潮，其中，医疗健康领域无疑是最具潜力也最受关注的应用场景之一。本文将聚焦于“Max: AI Health Companion”这一创新项目，深入探讨大模型Agent如何赋能家庭健康管理，提升患者体验。该项目由一个国际团队开发，旨在解决家庭护理中跟踪症状和药物方面的实际挑战，充分展现了大模型Agent在医疗领域应用的巨大潜力。 LangGraph：构
科幻剧集《黑镜》以其对未来科技的黑暗预见而闻名。在程序员圈子里，尤其是那些关注大模型和AI发展趋势的人，可能对《黑镜》第七季中的某集感触尤深，它预示了当程序员（人类大脑）被生成式AI取代时，我们的行业将会面临怎样的命运。本文将以这集《黑镜》为灵感，探讨AI对程序员职业的潜在影响，以及我们该如何应对。 生成式AI：程序员的救星还是末日？ 生成式AI的崛起无疑是近年来科技领域最令人瞩目的进展之一。从代
OpenAI的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）技术正以其独特的方式改变着AI的学习模式。传统的AI训练需要海量的数据，而强化微调仅需少量示例就能让AI学会推理，从而催生出更高效、更具针对性的专家AI。这项突破性的技术不仅降低了AI定制的门槛，更让AI在专业领域展现出超越大型模型的潜力，为各行各业带来了前所未有的机遇。 核心突破：强化微调（Reinforceme
在信息爆炸的时代，如何从海量的社交媒体数据中提取有价值的情报？ 想象一下，如果能够建立一个智能系统，不仅能抓取推特数据，还能回答诸如“美国科技行业对人工智能的趋势情绪如何？”这类复杂问题，这将为企业决策提供强大的数据支持。本文将深入探讨一个基于图结构的RAG（检索增强生成）的推特情报系统的构建过程，该系统能够高效地摄取推特数据，利用高级NLP技术进行数据增强，将其转换为知识图谱，并借助GPT-4o
多模态自主LLM Agent正以融合文本、图像和动作等多种数据源的方式，重塑人工智能的格局。与传统依赖单一数据类型的人工智能不同，这些先进的Agent集成了语言处理、计算机视觉和自主决策能力，从而能够有效地与复杂环境交互和导航。本文将深入探讨多模态自主LLM Agent的工作原理、面临的挑战以及未来的发展方向。 多模态Agent 的工作原理：感知的融合与增强 多模态Agent的核心在于其处理和组合
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