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RETHINKING VISUAL INFORMATION PROCESSING IN MULTIMODAL LLMS研究方向：Image Captioning本文提出了LLaViT，一种扩展的视觉Transformer，它通过三个关键修改使LLM能够同时充当视觉编码器：

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LLMs之Agents：Graphiti(为 AI 代理构建实时知识图谱)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略LLMs之Agents：Graphiti(为 AI 代理构建实时知识图谱)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

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AGI:《从规模扩张到研究驱动：Ilya Sutskever畅谈AI泛化瓶颈、人类学习启事与超级智能未来之路》AGI:《从规模扩张到研究驱动：Ilya Sutskever畅谈AI泛化瓶颈、人类学习启事与超级智能未来之路》

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AI之MLMs之Tool：Open Notebook的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略AI之MLMs之Tool：Open Notebook的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Open Notebook的简介

大模型应用：LangChain核心组件深度解析：llms与embeddings.3LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用程序的框架。它提供了一套工具和组件，使得开发者可以轻松地将LLM与其他数据源和工具连接起来，构建复杂的应用程序。

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超越传统：大型语言模型在文本分类中的突破与代价论文地址: https://arxiv.org/pdf/2501.08457论文题目：LARGE LANGUAGE MODELS FOR TEXT CLASSIFICATION: CASE STUDY AND COMPREHENSIVE REVIEW

对 GPT 5 模型路由机制的深度解析编者按：我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：GPT-5 通过引入“智能路由器”架构，实现了按需调用不同专家模型的动态协作机制，标志着大模型正从“全能单体架构”迈向“专业化协同架构”的新范式。

一文了解开源大语言模型文件结构，以 Hugging Face DeepSeek-V3.1 模型仓库为例🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/在当前 AI 技术讨论中经常提及 “大语言模型（Large Language Model，LLM）开源”，但它到底 “开” 出来什么？一个开源 LLM 究竟包含哪些核心组成部分？本文将介绍 DeepSeek-V3.1 模型文件由哪些部分组成，有助于理解大语言模型开源的具体内容和运行流程。

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LLMs之MultiAgent：OpenAgents(创建AI智能体网络)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略LLMs之MultiAgent：OpenAgents(创建AI智能体网络)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

深度解析 Cursor（逐行解析系统提示词、分享高效制定 Cursor Rules 的技巧...）编者按：我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：只有深入理解 AI 编程工具的底层原理和能力边界，才能真正驾驭这些工具，让它们成为提升开发效率的“外挂神器”。

【论文阅读笔记】Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark EvaluationText-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation

构建RAG混合开发---PythonAI+JavaEE+Vue.js前端的实践写在前文：之所以设计这一套流程，是因为 Python在前沿的科技前沿的生态要比Java好，而Java在企业级应用层开发比较活跃；

解读大型语言模型：从Transformer架构到模型量化技术生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是一种先进的技术，能够生成多种类型的内容，包括文本、图像、音频以及合成数据等。其用户界面的便捷性极大地推动了其广泛应用，用户仅需在几秒钟内即可创建出高质量的文本、图像和视频内容。生成式人工智能作为机器学习的一个重要子集，其模型通过学习海量数据中隐藏的复杂模式统计，从而实现对自然语言的深入理解。例如，研究人员在训练大型语言模型时，往往需要花费数周甚至数月的时间，借助强大的计算能力，使模型能够深入理解自然语言的内在规律和结构

应用引入LLM实践LLM最近在各行各业遍地开花，产生了很好的效果，也落地了很多好的功能应用。无论是从实际应用角度，还是从营销角度，我们都需要接入大模型能力。

大模型LLMs框架Langchain之工具Tools写在前文：下面是官方对工具的流程：创建工具时，必须指定参数：name、description、args_schema、return_direct

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LLMs之RAG：《EdgeRAG: Online-Indexed RAG for Edge Devices》翻译与解读LLMs之RAG：《EdgeRAG: Online-Indexed RAG for Edge Devices》翻译与解读

MCANet: 基于多模态字幕感知的大语言模型训练无关视频异常检测ICPR’24 - 印度卡利卡特国立理工学院 MCANet: Multimodal Caption Aware Training-Free Video Anomaly Detection via Large Language Model

AI投资分析：用于股票评级的大型语言模型（LLMs）“AI in Investment Analysis: LLMs for Equity Stock Ratings”

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LLMs之rStar：《Mutual Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger Problem-Solvers》翻译与解读LLMs之rStar：《Mutual Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger Problem-Solvers》翻译与解读

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。