GFA关键词检索结果

扩展您的 RAG:使用 LanceDB 和 Candle 的 Rust 驱动索引管道

Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle

为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近,检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成,同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM,但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道,以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中,可以使

伊利诺伊州拖累美国经济,继续成为联邦政府的“接受者”;新报告显示

Illinois Is A Drag On US Economy, Continues To Be A 'Taker' From Federal Govt; New Report Shows

伊利诺伊州拖累美国经济,继续成为联邦政府的“索取者”;新报告显示作者:Mark Glennon,来自 Wirepoints.org,如果您认为伊利诺伊州的问题只是伊利诺伊州选民得到了他们应得的,那您就错了。一份新报告称,伊利诺伊州是美国第五大州经济,但它正在帮助拖累整个国家。因此,其他新报告继续显示伊利诺伊州在与联邦政府的国际收支方面是“净索取者”,这应该不足为奇。五年前,伊利诺伊州放弃了其长期以来声称其向联邦政府提供的回报多于其得到的回报的说法,这种“净索取者”地位一直延续至今。伊利诺伊州表现不佳的简明证据是伊利诺伊州两党政府预测和问责委员会 (COGFA) 6 月份的报告中。在该报告中,C

HAL AMCA 原型预计将于 2028-29 年推出

HAL AMCA Prototype Expected By 2028-29

国防时报HAL AMCA 原型预计在 2028-29 年问世随着旨在设计和开发印度本土第五代战斗机 (FGFA) 的先进中型战斗机 (AMCA) 项目的进展,国防部正在制定一个模型以大量参与私营部门。 据官方消息称,这种合作对于项目的及时完成至关重要。 印度教徒报报道,第一个原型 [...]HAL AMCA 原型预计在 2028-29 年问世,最早出现在《国防时报》上。

使用 HuggingFace 实现一个简单易行的端到端项目

A Simple to Implement End-to-End Project with HuggingFace

使用 FastAPI 和 Docker 生成现成的 HuggingFace 模型

介绍 MPT-7B:一种新的开源、可商业使用的 LLM

Introducing MPT-7B: a new open-source, commercially usable LLM

MPT-7B 提供优化的架构和性能增强,包括与 HuggingFace 生态系统的兼容性。该模型在 1 万亿个文本和代码标记上进行了训练,并为可商业使用的 LLM 树立了新标准。

第3步兵师进行指挥所演习

3rd Infantry Division Conducts Command Post Exercise

波兰扎根 - 第 3 步兵师的 Dogface 士兵在前线操作站的指挥所演习中练习隐藏在众目睽睽之下......

Dogface 士兵和紫心勋章获得者对服务的反思

Dogface Soldier and Purple Heart recipient reflects on service

上级高级士官的工作要求很高。从监督数千名士兵的训练到为高级指挥官提供建议,...

IEEE 计算智能新兴主题汇刊,第 8 卷,第 2 期,2024 年 4 月

IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 2, April 2024

1) 使用深度学习进行骨骼视频异常检测:调查、挑战和未来方向作者:Pratik K. Mishra、Alex Mihailidis、Shehroz S. Khan页数:1073 - 10852) 基于事件的复值非线性系统的 ADP 跟踪控制作者:Tao Dong、Kai Li、Tingwen Huang页数:1086 - 10963) EAYv3-CFC3:基于注意力机制的 Yv3 集成学习结合 CFC3 损失进行淫秽内容检测作者:Sonali Samal、Yu-Dong Zhang、Juan Manuel Gorriz Saez、Shui-Hua Wang、Bunil Kumar Balab

#368 – Eliezer Yudkowsky:人工智能的危险和人类文明的终结

#368 – Eliezer Yudkowsky: Dangers of AI and the End of Human Civilization

Eliezer Yudkowsky 是超级智能 AI 领域的研究员、作家和哲学家。请查看我们的赞助商以支持此播客:- Linode:https://linode.com/lex 可获得 100 美元免费信用额度- House of Macadamias:https://houseofmacadamias.com/lex 并使用代码 LEX 可获得首单 20% 的折扣- InsideTracker:https://insidetracker.com/lex 可获得 20% 的折扣剧集链接:Eliezer 的 Twitter:https://twitter.com/ESYudkowskyLessW

介绍文本包

Introducing the text package

文本包试图为 R 中的 HuggingFace 转换器语言模型提供用户友好的访问和管道。

如何在短短 5 分钟内仅使用合成数据构建可运行的 AI

How to build a working AI only using synthetic data in just 5 minutes

合成数据在人工智能中日益流行。它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见。它也非常容易获得和使用。在很短的时间内,它已经从一项实验技术变成了某种东西,我会毫不犹豫地将其用于生产人工智能解决方案。为了说明这一点,我将构建一个可以区分苹果和香蕉之间差异的人工智能。我将只使用另一个人工智能生成的两个类别的图像——在本例中,使用 DALL-E Mini。苹果或香蕉识别器我将仅使用易于访问的免费 AutoAI 工具构建一个图像分类器。生成数据我们需要大约 30 张每个标签(香蕉和苹果)的图像。我们将使用 DALL-E Mini,这是 NVIDIA 文本到图像模型 DALL-E 2 的开源版本。要生成图像,您可

马恩名人堂接受提名

Marne Hall of Fame Accepting Nominations

MHOF-DMOD 提名表.pdf [PDF - 230 KB] 佐治亚州斯图尔特堡 — 第 3 步兵师马恩名人堂表彰曾服役的 Dogface 士兵...

马恩周扩大规模,纪念 ID 3 周年 104 周年

Marne Week expands, commemorates 3rd ID 104th Anniversary

每年,第三步兵师都会在斯图尔特堡和亨特陆军机场庆祝马恩周。本周汇集了目前正在服务的 Dogfac...

Michael Olmstead

Dr. Fred G. Kennedy III

退休的Craig FallerAdm。CraigFaller是宾夕法尼亚州Fryburg的本地人,并于1983年毕业于美国海军学院,并获得了系统工程理学学士学位。他还是1990年的海军研究生院毕业生,并在国家安全事务硕士(战略规划)毕业。

Dale A. Ormond

Retired Admiral Craig S. Faller

退休的Craig FallerAdm。CraigFaller是宾夕法尼亚州Fryburg的本地人,并于1983年毕业于美国海军学院,并获得了系统工程理学学士学位。他还是1990年的海军研究生院毕业生,并在国家安全事务硕士(战略规划)毕业。 弗雷德·肯尼迪(Fred Kennedy)博士是美国国防部(DOD)太空发展局(SDA)的就职主任,由代理国防部长帕特里克·M·沙纳汉(Patrick M. Shanahan)于2019年3月12日成立。SDA任务旨在定义和监视国防部未来威胁驱动的太空建筑,并加速新的军事空间的发展和现场>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

监测寒冷气候下生物体的水和环境参数

Мониторинг параметров воды и окружающей среды для живых организмов в холодном климате

Для Норвегии, крупнейшего в мире экспортера рыбы, нерест лосося и форели, который проходит с октября по декабрь в норвежских реках — один из важнейших природных процессов。 Компания ThingFarm одной из первых разработала IoT-решение для мониторинга качества воды и условий дял живых организмов, ры и ра