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5 大场景上手通义灵码企业知识库问答
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能：RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成的能力，本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
白话文讲解大模型｜ Attention is all you need
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档，我们期望为读者提供一个全面的理解，帮助大家掌握大模型的工作原理，增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
