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本文由19個(gè)國內(nèi)外團(tuán)隊(duì)聯(lián)合完成的綜述，提出了多模態(tài)大模型評(píng)測(cè)的三維框架：理解評(píng)測(cè)(通用與專業(yè)能力)、生成評(píng)測(cè)(多模態(tài)內(nèi)容質(zhì)量)和社區(qū)維度。文章系統(tǒng)梳理了評(píng)測(cè)基準(zhǔn)的演進(jìn)、專業(yè)領(lǐng)域挑戰(zhàn)，并展望未來評(píng)測(cè)將趨向融合、動(dòng)態(tài)化、安全為先和全面覆…

RagFlow是一款開源大模型應(yīng)用平臺(tái)，通過深度文檔解析解決LLM應(yīng)用的上下文限制和成本問題。相比傳統(tǒng)方案，可降低99.6%的Token消耗，同時(shí)保持高精度和圖文理解能力。適合構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫，尤其是復(fù)雜PDF文檔處理。雖然配置較硬核且UI簡(jiǎn)陋…

本文介紹大模型熱門研究方向(如Agent、Mamba、MoE、LoRA)及多模態(tài)技術(shù)進(jìn)展，詳細(xì)解析GLIDE、UNIMO、CTAL等模型特點(diǎn)，并提供460篇前沿論文資源，助力科研人員快速掌握大模型研究動(dòng)態(tài)與應(yīng)用方法。 在人工智能領(lǐng)域，大模型的研究正迅速發(fā)…

本文綜述了統(tǒng)一多模態(tài)基礎(chǔ)模型(UFM)的研究進(jìn)展，分析了從"專才"到"通才"的必要性，詳細(xì)探討了編碼、解碼、建模等技術(shù)路線及訓(xùn)練方法，指出UFM能打破單模態(tài)局限，實(shí)現(xiàn)理解與生成的統(tǒng)一，為邁向AGI奠定基…

“AI會(huì)不會(huì)搶了我的飯碗？” 這恐怕是當(dāng)下每一位打工人，尤其是程序員群體，深夜復(fù)盤職業(yè)路徑時(shí)繞不開的靈魂拷問。當(dāng)AI工具能一鍵生成符合需求的代碼、毫秒級(jí)定位隱藏Bug，甚至能參與中低復(fù)雜度的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)，不少深耕…

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1、　什么是大語言模型 大語言模型（LLM）是一類專注于理解、生成和響應(yīng)人類語言文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上屬于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范疇，其核心能力源于對(duì)海量公開文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練——訓(xùn)練語料甚至可覆蓋互聯(lián)網(wǎng)中絕大多數(shù)可獲取的文本資源&…