谷歌大模型与人脑语言处理机制研究由谷歌研究院与普林斯顿大学、纽约大学等合作开展。3 月上旬，谷歌的研究成果表明大模型竟意外对应人脑语言处理机制。他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌
1 个月前
在自然语言处理和人工智能领域，token通常是指文本中的基本单元，比如一个单词、一个标点符号或者一个子词等。100万token的输入输出量是一个较大的数据规模，以下从不同角度来理解这一概念： 从文本长
1 个月前
文心一言4.0和文心一言4.5的功能区别主要体现在以下几个方面： 多模态能力 文心一言4.0：具备一定的多模态能力，但可能在模态融合的深度和广度上存在一定限制，例如在处理多模态任务时可能需要更多的人
1 个月前
3月6日凌晨，阿里巴巴发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B： 模型性能 媲美大参数模型：拥有320亿参数，性能可与具备6710亿参数（其中370亿被激活）的DeepSeek - R1媲美
1 个月前
由斯坦福大学教授 Stefano Ermon 创立的初创公司 Inception Labs 推出了 Mercury Coder，这是第一个大规模基于扩散的语言模型 （dLLM）。与按顺序生成文本的传
2 个月前
开源版和商业不开源版的大语言模型（LLM）在多个方面存在显著区别，包括访问方式、性能、定制化能力、数据安全性、技术支持、成本等。以下是详细对比： 1. 访问方式 开源版：通常提供模型权重、训练
2 个月前
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年发布的一种预训练语言模型，基于Transforme
2 个月前
如何整合大模型API并提供开发者服务 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者希望在自己的应用中集成AI能力，如自然语言处理、图像生成、语音识别等。如果你计划搭建一个AI平台，并向开发者（B2C）
2 个月前
结合DeepSeek R1和ChatGPT的合并使用，理论上可以通过互补优势提升整体性能，但实际效果取决于具体实现方式、任务类型及资源优化能力。以下是综合分析： 一、合并使用的潜在优势 任务性
2 个月前
OpenAI 对 GPT-5 的愿景集中于创建一个“统一智能”系统，无缝整合多种 AI 功能。这种方法旨在消除用户在不同模型之间进行选择的需求，而是提供一个单一且强大的 AI，能够轻松处理各种任务。
2 个月前
Aleph Alpha无分词器LLM架构创新与应用解析 1️⃣ 创新架构：突破传统分词限制 德国Aleph Alpha公司推出无分词器（tokenizer-free）LLM架构，通过分层字符-词语
2 个月前
腾讯混元大模型的数学原理主要基于深度学习和自然语言处理领域的相关技术，以下是其核心要点： 神经网络与Transformer架构 多层神经网络：混元大模型采用多层神经网络结构，通过模拟人脑神经元之间的
3 个月前
由机器学习专家 Sebastian Raschka 撰写的一本实用指南，帮助读者从零开始构建自己的大型语言模型（LLM）。
3 个月前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
3 个月前
在语言大模型中，字节（Byte）、字符（Character）和Token是三个不同的概念，它们在文本处理中扮演着不同的角色。以下是它们的详细区别： 1. 字节（Byte） 定义：字节是计算机存储和传
3 个月前
AI聊天上下文长度是指在一次对话中，AI模型能够记住并参考的最大文本量。这包括用户输入和AI回复的总字数或 token 数（AI 模型处理文本的基本单位，类似于单词或字符片段）。 📚 上下文长度的关键
3 个月前
Anthropic 于2024年12月发布的文章《Building effective agents》详细探讨了如何构建高效的大语言模型（LLM）代理系统。Anthropic 与数十个团队合作构建了跨
3 个月前
杭州在AI领域崛起有城市“基因密码”，使得杭州在人工智能技术，特别是语言大模型领域引领全球。
3 个月前
以下是基于API调用费用的10大语言大模型价格比较表格，整理自最新公开信息： 模型名称 提供商 输入价格（$/1M tokens） 输出价格（$/1M tokens） 上下文长度 备注
4 个月前
DeepSeek（深度求索）是一家专注于大语言模型（LLM）和相关技术研发的创新型科技公司，成立于2023年7月，由知名量化私募巨头幻方量化创立。DeepSeek的AI产品主要包括以下几类： 语言模型
4 个月前
通过与企业系统、API 和数据来源无缝连接，使生成式人工智能应用程序能够自动执行多步任务。
4 个月前
Gemini 1.0是为了组织和理解信息，Gemini 2.0则是为了让信息变得更有用。
4 个月前
不同于其他复杂抽象层的框架，Atomic Agents 追求的是简洁和直观。
4 个月前
微软2024年12月13日宣布推出 14B 参数 “最先进” 小型语言模型（SLM）Phi-4。除了传统的语言处理外，它还擅长数学等领域的复杂推理。 Phi-4 是 Phi 系列小型语言模型的最新成
4 个月前
语言大模型（LLM）能够生成图片和视频的能力主要依赖于其多模态学习和生成技术。
7 个月前
语言技术（语音、书写、印刷、编码）的每一次重大发展都催化了我们物种的新文明时代。
8 个月前
Claude 3.5 Sonnet属于中等尺寸模型，介于小型Haiku和高端Opus之间，在前代的基础上迭代升级，性能更快，编码、视觉和自然语言理解能力更强。
8 个月前
在语言模型领域如今出现了一种新趋势：小型语言模型（SLM）正逐渐崭露头角，AI巨头们也在“以小博大”。
8 个月前
Meta的Transfusion模型代表了多模态AI领域的一个重要进展，成功地将Transformer架构与扩散模型（Diffusion models）结合起来，实现了对文本和图像的统一处理和生成。
8 个月前
ERNIE 4.0 Turbo 是百度文心系列的最新旗舰版大模型。
8 个月前
DCLM-Baseline-7B是在DCLM-Baseline数据集上训练的70亿参数语言模型。
8 个月前
2024年7月5日，在世界人工智能大会“可信大模型助力产业创新发展”论坛上，蚂蚁集团公布了百灵大模型的最新研发进展：它已具备能“看”会“听”、能“说”会“画”的原生多模态能力，可以直接理解并训练音频、
8 个月前
“Yi”大模型是由李开复带队创办的 AI2.0 公司零一万物训练的一系列大语言模型。它是一款双语（英文/中文）模型，在多个方面展示出了强大的性能。
8 个月前
AI模型可能会产生不准确或具误导性的输出。该问题称之为“幻觉”，即AI模型会产生完全捏造的信息，既不准确也不真实。
8 个月前
所有的大模型都有共性和特性，那腾讯的混元大模型的相对优势在哪呢？
8 个月前
腾讯混元大模型具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力以及可靠的任务执行能力，产品包括混元生文与混元生图。
8 个月前
豆包和小悟空都是字节跳动基于云雀模型开发的 AI，都有网页版、APP 端，注册/登录均可使用手机号、抖音号。它们的主要区别如下： 产品定位：豆包是一个综合性的 AI 智能体平台，产品定位更倾向于成为
8 个月前
OpenAI的“草莓”项目旨在提升AI模型的推理能力，使其能够处理复杂的科学和数学问题，并进行长期任务规划（LHT），即在较长时间内执行一系列复杂动。
8 个月前
要根据任务需求调整 token 的数量，可以考虑以下几个方面： 1. 明确任务目标和范围：首先要清晰地确定任务的具体内容和所需涵盖的信息范围。如果任务较为简单、明确，可能需要的 token 数量相对较
8 个月前
在 AI 语言模型中，Token 的大小并不是固定的字节数。 一般而言，一个简单的英文单词可能算作一个 Token，一个汉字有时也会被当作一个 Token。但像一些常见的短语、专有名词等可能会被视为一
8 个月前
LangGraph 是用于构建具有大型语言模型（LLMs）的强大且有状态的多角色应用程序的工具，它是 langchain 的一个扩展。 LangGraph 将应用程序的工作流程表示为一个图结构，其中节
8 个月前
LangGraph 是一个用于构建具有状态和多个参与者的应用程序的库，它受到 Pregel 和 Apache Beam 的启发，允许使用常规的 Python 函数来协调和检查点多个链（或参与者）在循环
8 个月前
如果在网站上接入多个大模型的 API，并且有大量用户使用你的 AI 聊天工具，可能需要向这些大模型的提供商支付一定的费用。
9 个月前
以下是一些中国的多语种大模型，可供该AI聊天平台考虑接入（以下仅为部分示例）： 讯飞星火：科大讯飞发布的语言模型，例如讯飞星火 v4.0 可实现 74 个语种/方言免切换对话。它在文本生成、语言理解、
9 个月前
书生·浦语（InternLM）是上海人工智能实验室2023 年 6 月 7 日发布的千亿级参数大语言模型。它具有 1040 亿参数，是在包含 1.6 万亿 token 的多语种高质量数据集上训练而成。
9 个月前
Perplexity.ai (Pro) 是一款基于人工智能的搜索引擎和研究工具，旨在为用户提供即时、准确且结构化的答案。以下是对该应用的详细介绍： 主要应用场景和功能 学术搜索： Perplexi
9 个月前
严格来说，“端侧模型”与“小模型”的概念并不能直接等同。
9 个月前
从谷歌 Gemma 2 2B 的强大性能也可以看到一种趋势，即「小」模型逐渐拥有了与更大尺寸模型匹敌的底气和效能优势。
9 个月前
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