第二支羽毛

如何大模型使用解决表格数据处理难题？

利用大模型解决表格数据处理难题近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容 LLM架构专栏知乎LLM专栏

LLM架构

探索 Microsoft AutoGen 框架：AI 协作的新前沿

探索 Microsoft AutoGen 框架：AI 协作的新前沿在众多的工具中，Microsoft 的 AutoGen 框架格外引人注目。它是一款强大的工具，专门用于创建和管理多Agent对话。通过这个框架，构建 AI 系统变得更加简便，这些系统能够利用Agent之间的交互，实现协作、推理，并解

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一文读懂大语言模型评估：困惑度指标全解析

评估语言模型一直是一项具有挑战性的任务。我们如何衡量一个模型是否真正理解语言、生成连贯的文本，或者给出准确的回复呢？在为此目的而开发的各种指标中，困惑度指标作为自然语言处理和语言模型（LM）评估领域中最基础且应用最广泛的评估指标之一，备受关注。困惑度自统计语言建模的早期就开始被使用，即便在大语言模

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如何在企业中实现知识图谱和大模型（LLM）互通

知识图谱（KG）与大型语言模型（LLM）：企业数据赋能的强强联合数据如同企业的生命线，而如何高效地利用数据则成为了企业发展的关键。大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）作为两种强大的数据处理工具，正逐渐改变着企业的运营模式。今天，我们就来深入探讨一下它们在企业中的应用以及如何协同工作，为企业带来

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清华 ReST-MCTS*：基于过程奖励引导树搜索的 LLM 自训练深度剖析

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RAG完整指南

解锁 RAG 技术：企业数据与大模型的完美融合之道为什么需要 RAG？我们可以使用像 ChatGPT 这样的大语言模型（LLM）来创建星座运势等内容，或者应用于工作等更实际的场景。然而，问题在于企业通常拥有大量的文档、规则、条例等信息，而 ChatGPT 对此一无所知。此时有两种选择：一是用企

RAG

探索大型语言模型新架构：从 MoE 到 MoA

探索大型语言模型新架构：从 MoE 到 MoA 当前，商业科技公司纷纷投身于一场激烈的竞赛，不断扩大语言模型的规模，并为其注入海量的高质量数据，试图逐步提升模型的准确性。然而，这种看似顺理成章的发展路径逐渐暴露出诸多内在局限。一方面，高质量数据的获取并非易事；另一方面，计算能力的瓶颈以及在普通用户硬

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置顶 2W8000字读懂GPT全家桶：从GPT-1到O1的技术演进与突破

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