元数据和微调为何是将NLQ扩展到SQL的关键
大量数据以结构化数据的形式存储在数十万个组织中。数百万的商业用户每天都使用这些结构化数据来运营业务,从中获得可以帮助改进业务运营的见解。存储这些结构化数据最流行的方式是使用 MySQL。其他流行的关系数据库包括 PostgreSQL、Microsoft SQL
大量数据以结构化数据的形式存储在数十万个组织中。数百万的商业用户每天都使用这些结构化数据来运营业务,从中获得可以帮助改进业务运营的见解。存储这些结构化数据最流行的方式是使用 MySQL。其他流行的关系数据库包括 PostgreSQL、Microsoft SQL
大型语言模型(LLM)通过其生成类似人类水平的文本、解答复杂问题的能力以及对大量信息进行分析所展现出的惊人准确性,已经改变了自然语言处理(NLP)领域。从客户服务到医学研究,LLM在处理各种查询并生成详细回复的能力使它们在许多领域都具有不可估量的价值。然而,随
李飞飞、谢赛宁团队又有重磅发现了:多模态LLM能够记住和回忆空间,甚至内部已经形成了局部世界模型,表现了空间意识!李飞飞兴奋表示,在2025年,空间智能的界限很可能会再次突破。
新王是谁?突然出现的全链路金融领域增强大模型Baichuan4-Finance,榜单成绩非常亮眼,专业性和可用性行业第一。
Anthropic这家AI公司发布一份报告,题目是《Building effective agents》(构建高效的智能代理)。
《Can LLMs be Good Graph Judger for Knowledge Graph Construction?》(https://arxiv.org/pdf/2411.17388),提出GraphJudger框架来提高KG构建的质量,注意:这
众所周知,对于自回归模型而言,内存带宽一直是制约推理性能的关键瓶颈。当模型生成文本时,它需要反复执行前向传播来预测每个 token,这个过程不仅需要大量的计算资源,更重要的是会频繁访问内存来获取模型权重和中间状态。这种内存密集型的特性导致了较高的延迟,影响用户
如果我们能够回到过去,告诉软件工程师他们的应用程序将由神秘的AI驱动,我们对其内部运作一无所知,并且他们为了体验的便利性而将最敏感的数据交给影子第三方,他们可能会难以置信地摇头。但这就是我们现在所处的境地。
在大数据时代,数据被称为石油;在生成式AI(GenAI)时代,数据则被称为“智能的基石”,就像建筑需要稳固的基石来支撑一样,生成式AI模型的智能表现完全依赖于数据,高质量的数据是构建和训练这些复杂大模型的基础。
大语言模型遭遇囚徒困境时,会如何决策?目前人工智能在面对复杂决策,特别是涉及到与其他智能体的互动时,依然存在很大的局限性。即使是最先进的大型语言模型(LLM)在处理这些博弈时也面临着计算纳什均衡的挑战,在面对不确定性和噪声时仍存在鲁棒性问题。
近日,谷歌AI Studio平台推出了其首个通用推理模型——Gemini 2.0 Flash Thinking。该模型的核心亮点在于其能清晰地展示思考过程。不同于传统AI模型直接给出答案,该模型可以模拟人类逐步推理的过程,使AI的“思考”步骤变得透明可见。
llm arena chatbotarena 2024-12-20 18:50 19
这是一篇关于自然语言在表格数据查询和可视化方面的综述。该综述全面概述如何通过自然语言实现表格数据查询和可视化,使用户能够使用自然语言查询与数据进行交互。介绍了可视化背后的基本概念和技术,特别强调了语义解析这一关键技术,它有助于将自然语言转换为 SQL 查询并实
近两年,随着大模型(LLM,Large Language Model)技术的飞速发展,越来越多的开发者开始构建基于 LLM 的应用。但在实际开发过程中,我们会发现有一些绕不开的“痛点”,比如:
本文介绍对 LLM 提示词注入攻击(prompt injection)的通用防御框架。首篇论文已被安全顶会 USENIX Security 2025 接收,第一作者陈思哲是 UC Berkeley 计算机系博士生,Meta FAIR 访问研究员,研究兴趣为真实
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1966年,首个AI精神健康聊天机器人Eliza问世,作为一种简单的自然语言处理程序,它模拟了心理治疗师的对话风格,标志着AI在心理健康领域应用的起点。
视觉功能与大型语言模型(LLM)的集成正在通过多模态LLM(MLLM)彻底改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,在图像理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但是最近发布的一些开源项目已经支持在本地执行,这使得它
据aitimes网站 12月16日报道,人工智能 (AI) 初创公司 Sakana AI 开发了一种新技术,可以有效提高人工智能模型LLM的内存使用效率。这将降低使用 LLM 或基于 transformer 的AI模型构建应用程序时产生的成本。
NotebookLM 是由 Google I/O Tailwind项目演变而来,并且集成了 “音频概览(本文使用播客指代)”功能。该功能可以将用户上传的各种格式的文档(包括文本、PDF 和音频)转换为生动有趣的音频播客。新颖的功能吸引了大量用户,并在海外社交媒
机器学习模型虽然功能强大,但可能会出错,并且通常难以使用。为了帮助用户了解何时以及如何信任模型的预测,科学家们开发了各种解释方法。然而,这些解释往往十分复杂,可能涉及数百个模型特征,有时还以多层次的可视化形式呈现,这让缺乏机器学习背景的用户难以完全理解。