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LLM | Yuan 2.0
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一、结论写在前面
yuan+2.0-m32是一种基础架构，与yuan-2.0+2b相似，采用了一个包含32位专家的专家混合架构。其中2位专家处于活跃状态。提出并采用了一个包含32位专家的专家混合架构，以更高效地选择专家，相比采用经典路 -
RAG 架构如何克服 LLM 的局限性
检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。
译自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。
在本系列的第 -
本地使用Groq Llama 3 70B的逐步指南
译者 | 布加迪
审校 | 重楼
本文介绍了如何使用Groq LPU推理引擎在Jan AI和VSCode中生成超快速响应。每个人都致力于构建更好的大语言模型（LLM），例如Groq专注于AI的基础设施方面。这些大模型的快速响应是确保这些大 -
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
图检索增强生成（graph rag）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优
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LLM的「母语」是什么？
大语言模型的「母语」是什么？
我们的第一反应很可能是：英语。
但事实果真如此吗？尤其是对于能够听说读写多种语言的LLM来说。
对此，来自EPFL（洛桑联邦理工学院）的研究人员发表了下面这篇工作来一探究竟：
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论文地址：https://a -
牛津大学最新 | 近400篇总结！畅谈大语言模型与三维世界最新综述
写在前面&笔者的个人理解
随着大型语言模型（llm）的发展，它们与3d空间数据（3d llm）之间的集成取得了快速进展，为理解物理空间和与物理空间交互提供了前所未有的能力。本文全面概述了llm处理、理解和生成3d数据的方法。我们强调了llm -
众包新玩法！LLM竞技场诞生基准测试，严格分离学渣学霸
大模型排行榜哪家强？还看LLM竞技场~
截至此刻，已有共计90名LLM加入战斗，用户总投票数超过了77万。
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然而，在网友们吃瓜调侃新模型冲榜、老模型丧失尊严的同时，
人家竞技场背后的组织LMSYS，已经悄悄完成了成果转化：从实战中诞生 -
分享几个.NET开源的AI和LLM相关项目框架
当今人工智能（ai）技术的发展如火如荼，它们在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。今天大姚给大家分享4个.net开源的ai模型llm相关的项目框架，希望能为大家提供一些参考。https://github.com/YSGStudyHards
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理解GraphRAG（一）：RAG的挑战
rag（risk assessment grid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（llm）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在rag中，检索组件获取额外的信息，响应基于特定来源，然后将这些信息输入到llm提示中，以使llm的响应
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加州理工华人用AI颠覆数学证明！提速5倍震惊陶哲轩，80%数学步骤全自动化
Lean Copilot，让陶哲轩等众多数学家赞不绝口的这个形式化数学工具，又有超强进化了？
就在刚刚，加州理工教授Anima Anandkumar宣布，团队发布了Lean Copilot论文的扩展版本，并且更新了代码库。
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