2024年真是生成式人工智能研究大放异彩的一年！最让我们惊讶的是，整个领域的焦点发生了翻天覆地的变化。尤其是在2023年和2024年，情况开始变得截然不同，由于大模型模型已经能够做很多事情，因此也更加关注应用层面的研究。论文集合地址：https://github.com/aishwaryanr/aweso

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自ChatGPT模型问世后，在全球范围内掀起了AI新浪潮。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！有很多企业和高校也随之开源了一些效果优异的大模型，例如：Qwen系列模型、MiniCPM序列模型、Yi系列模型、ChatGLM系列模型、Llama系列模型、Baichuan系列模型、Deepseek系列模型、M

 在MongoDB分片集群中，各分片之间索引分布不一致的情况比你想象的要常见，这是因为用户不使用MongoS而是直接在分片中创建索引。 在块迁移过程中，由于索引不匹配，系统无法在分片间传输数据，从而导致迁移失败。 发生这种情况时，分片日志中的典型错误信息可能如下所示：{"t":{"

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在构建命令行工具时，良好的用户交互体验至关重要。尤其是在需要与用户进行复杂输入的场景下，传统的命令行参数和标志可能显得笨拙。github.com/AlecAivazis/survey/v2是一个为Go语言设计的库，专门用于构建交互式的命令行界面。它提供了多种用户输入方式，让你的CLI工具变得更加易

LargeLanguageModels:ASurveyhttps://arxiv.org/pdf/2402.06196 导读https://developer.volcengine.com/articles/7389111961612451866 1、介绍了语言建模的历史背景，从统计语言模型到神经网络模型，再到预训练语言模型和LLMs的发展。流行语言模型类型：Encoder-Only、D

Landsurveyboundaryreport(template) 土地勘测定界报告（模板）.doc

前言今天读的论文为一篇于2021年5月发表在《ACM计算机调查》(ACMComputingSurveys)的论文，文章提供了对话式推荐系统（CRS）的全面综述，探讨了CRS的定义、概念架构、交互方式、知识元素、计算任务以及评估方法。文章还讨论了CRS在不同应用环境中的实现，如智能家居助手和聊天机器人，并指

前言今天读的论文是一篇于2021年发表于"ACMComputingSurveys(CSUR)"的论文，文章写到，推荐系统在信息过载时代和数字化经济中非常重要。基于会话的推荐系统（SBRSs）是新的推荐系统范式，不同于其他模型化长期静态用户偏好的推荐系统，SBRSs专注于捕捉短期动态用户偏好。尽管SBRSs已被深

前言今天读的一篇论文题目为《协同过滤技术综述》(ASurveyofCollaborativeFilteringTechniques)，文章发表于《人工智能研究进展》(AdvancesinArtificialIntelligence)。要引用这篇论文，请使用下述格式：XiaoyuanSu,TaghiM.Khoshgoftaar,"ASurveyofCollaborativeF

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SurveySolution(下文简称SS)是世界银行数据部开发的一套免费电子问卷制作系统,官网地址为:https://mysurvey.solutions/,github地址：https://github.com/surveysolutions/该系统具有以下几个主要特点:通过内置模版可以轻松地制作一系列传统问卷题型,同时还可以实现层级结构

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近似计算Survey阅读笔记论文：AReview,Classification,andComparativeEvaluationofApproximateArithmeticCircuits|ACMJournalonEmergingTechnologiesinComputingSystems指标错误率：errorrate（ER）错误距离：errordistance（ED）归一化平均错误举例：normalizedmeane

论文标题《DeepLong-TailedLearning:ASurvey》深度长尾学习：调查作者YifanZhang、BingyiKang、BryanHooi、ShuichengYan（IEEEFellow）和JiashiFeng来自新加坡国立大学计算机学院、字节跳动AILab和SEAAILab初读摘要长尾类别不平衡（long-tailedclassimbala

本文成文于11月底，openaidevday之后背景：OpenAI最近放出了Devday的闭门会视频，其中"ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformance"(精进大型语言模型性能的各种技巧)是非常有价值的，本文对这次分享做摘要。视频：https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y&ab_channe

挑选了自己感兴趣的部分整理了一下。目录ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents1LLM-AAConstruction1.1ArchitectureDesign2LLM-AAApplication3LLM-AAEvaluation4ChallengeASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents北大高林学院的