为什么苹果选择阿里
为什么苹果选择阿里
苹果选择阿里作为合作伙伴,因其多模态AI模型覆盖广泛、性能强大、工程化支持良好,且完全开源可商用。阿里云提供直接商用支持,研究团队也能配合,促进了开源社区的快速发展和品牌影响力。
当一个AI 决定执行Deepresearch
当一个AI 决定执行Deepresearch
字节的Deepsearch产品利用langchain框架,通过协调者识别用户意图并分类请求,分为简单问答、有害问答和研究性问题,后者进入研究流程以获取全面信息,确保最终报告的深度和广度。计划阶段包括背景调查和信息收集,确保足够的上下文以满足用户需求。
AI后半场
AI后半场
AI已进入评估与效用的新阶段,强调从方法驱动转向关注实际应用和效用问题,提出通用配方(大语言模型、规模化训练、推理作为行动)以应对未来挑战,重塑评估体系以更好地反映现实需求。
ARAG: Agentic Retrieval Augmented Generation for Personalized Recommendation
ARAG: Agentic Retrieval Augmented Generation for Personalized Recommendation
ARAG框架通过构建四个智能体来提升个性化推荐的效果,显著优于传统推荐方法。其优势在于动态获取用户偏好和商品特征,但也面临响应速度和成本的挑战。为解决这些问题,建议采用离线计算和选择性部署策略,以确保用户体验和商业价值。
OpenAi-Agent初体验
OpenAi-Agent初体验
通过AI分析Opendoor Technologies股票的涨跌原因,发现其上涨主要受社交媒体炒作和知名投资者支持推动,而下跌则因炒作退潮、基本面疲弱及推迟反向拆股投票。分析师目标价在1.20至1.85美元之间,未来走势受房地产市场和利率变化影响,投资风险较大。
车机spotify收听方案(失败案例)
车机spotify收听方案(失败案例)
使用Spotify的用户希望将喜欢的歌曲自动同步到QQ音乐,但在开发过程中遇到多重障碍,包括QQ音乐的API限制和网页自动化操作的失败。经验教训包括依赖本地解决方案、选择合适的合作伙伴以及避免在小需求上浪费过多时间。
被一个RAG场景问倒了
被一个RAG场景问倒了
RAG(检索增强生成)是一种让大语言模型在回答问题前先查找资料的方法。其流程包括构建知识库、输入向量化、查询匹配和排序匹配内容。每个阶段可能面临问题,如输入过长、切片破坏语义等,针对这些问题有相应的优化策略。整体来看,RAG的核心在于根据用户输入匹配知识库内容,并通过多步骤处理提升最终输出的质量。