文章链接，https，arxiv.org，abs，2402.12451衔接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关关键的作用，遭到大言语模型，本文简称LLM，成功的启示，人们正在努力于开发多模态大言语模型...

嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道~当天给家人们分享一个新RAG技巧，随着LLMs才干的变强，检索整个文档而不是文档块曾经逐渐成为RAG的新规范，然而如何从少量文档中找出正确的文档呢，最近@...

多模态大模型的终点就是，人，，人就是最完美的多模态模型，多模态大模型是允许多种模态数据的深度学习模型，与之对应的是单模态模型；但由于单模态模型存在很多毛病，因此多模态大模型应运而生，人就是最完美的多模...

只管多模态大模型都能挑西瓜了，但了解复杂文档方面还是差点意思，面对文字密集、多栏混排等文档时往往力所能及，区域级别的细粒度了解，就更是无从谈起了，最近，旷视团队打造了一支多模态大模型的，点读笔，——，...

咱们将在本文中引见一种文本增强技术，该技术应用额外的疑问生成来改良矢量数据库中的文档检索，经过生成和兼并与每个文本片段关系的疑问，增强系统规范检索环节，从而参与了找到关系文档的或者性，这些文档可以用作...

​摘要，大型言语模型，LLMs，的提高使得思想链，ChainofThought，CoT，方法遭到了极大的关注，关键是由于它能够增强LLMs在复杂推理义务上的才干，此外，CoT方法的关键性还裁减到了将L...