近日，知名的开源平台GitHub上的Paramount项目公开了一项新的技术——LLMs（Large Language Models）的Agent精度测量。该技术旨在提升大型语言模型的代理精度，助力开发者更加准确地评估和优化模型性能。据了解，LLMs...

近日，一个名为Dot（GitHub Repo）的开源应用引起了大家的关注。这是一个独立的开源应用，其主要目的是让用户更轻松地使用本地LLMs（语言模型）和RAG（重新生成的注意力引导）来与文档和文件进行交互。这种交互方式...

决策QA是LLMs的一项新任务，它能够基于复杂的数据分析来确定最佳的决策。在传统的决策制定过程中，我们需要人工对大量数据进行分析，这不仅耗时耗力，而且可能由于人为因素导致决策的偏差。而现在，LLMs的出现，让决...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

随着人工智能技术的飞速发展，利用AI构建产品和系统变得前所未有的便捷。然而，要超越简单的演示，打造真正有效的产品与系统，仍存在诸多挑战。本文通过作者一年来使用大型语言模型（LLMs）构建应用程序的经验，为读...

Pliny the Prompter在OpenAI最新的基础模型GPT-4o发布后仅数小时就公布了破解方案。该破解允许用户使模型输出明确的受版权保护的歌词、制造禁令物品的说明、攻击策略计划以及基于X光的医疗建议。Pliny已在大约9个月...

自去年推出以来，语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的热点。一年来，我们使用LLMs构建了许多项目，并从中获得了许多宝贵的经验教训。首先，LLMs需要大量的数据来进行训练，只有这样才能产生准确的结果。其次，LLMs...

随着大型语言模型性能的提升，其对能源和计算能力的渴求也随之增加。为降低成本，提高处理速度，同时减少对环境的影响，模型需要实现更小型化。研究人员目前采用一种名为量化的技术，通过减少模型参数的精度来压缩网...