OSU：LLM的网络代理存在隐私泄露风险

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我们为LLM确立了一个跨模型的统一工具调用API。有了它，你就可以在不同的模型上使用相同的代码，在Mistral、Cohere、NousResearch或Llama等模型间自由切换，而无需或很少需要根据模型更改工具调用相关的代码。此外，我们还在transformers中新增了一些实用接口以使工具调用更丝......

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一些初步的想法AI代理的核心架构开始趋于稳定，开发人员似乎更关注实践上。AI代理将扩展其功能，特别是在视觉探索、网页浏览和移动操作系统集成等领域。Salesforce似乎正在大力推动其在AI代理研究方面的进步，特别是关注大型动作模型及其开发框架。比较开发框架本质上是具有......

 1、（1）上文介绍了DDPM生成图片的原理和代码测试结果，训练时给样本图片加上gaussiannoise，预测时也是预测gaussiannoise；这里为啥要用gaussiandistribution？为啥不用其他的分布？高斯分布相对比较简单，只有两个参数：均值和方差，容易控制；为啥一张随机生成的gaussionnoise经过很......

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核......

文章目录～1.LongRecipe:RecipeforEfficientLongContextGeneralizationinLargeLanguageModels2.GenAI-poweredMulti-AgentParadigmforSmartUrbanMobility:OpportunitiesandChallengesforIntegratingLargeLanguageModels(LLMs)andRetrieval-Augm......

特定的ChatLanguageModel和StreamingChatLanguageModel实现（请参见“可观测性”列）允许配置ChatModelListener，用于监听以下事件：对LLM的请求LLM的响应错误这些事件包含的属性包括OpenTelemetry生成AI语义约定中的描述，例如：请求：模型温度（Temperature）TopP最大......

本文将介绍MemLong，这是一种创新的长文本语言模型生成方法。MemLong通过整合外部检索器来增强模型处理长上下文的能力，从而显著提升了大型语言模型（LLM）在长文本处理任务中的表现。核心概念MemLong的设计理念主要包括以下几点：高效扩展LLM上下文窗口的轻量级方法。利用不可训练的外部记......

一、Transformer模型介绍Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务中表现出色。1.基本原理Transformer模型主要由自注意力机制和前馈神经网络两部分组成。（1）自注意力机制：功能：自注......