RAG框架的三种类型 - 飞书文档
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多模态大模型框架的全面解析 - 飞书文档
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RAG框架结构的层次与特点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UQPywPSakiUdRokB90ScJgJZnPd/a4下图展示了RAG核心组件的分类体系。 在哪些阶段进行增强？ 预训练阶段. 在预训练阶段加强开放领域问答的预训练模型（PTM），研究者们探索了结合检索策略的方法。例如 ...
静态场景图的方法分类详述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZLDDwnmaniqzIIkFfvicKhYDn0e/a4静态场景图生成任务（Static scene graph generation）目标是让计算机自动生成一种语义化的图结构（称为scene graph，场景图），作为图像的表示。图像中的目标对应graph node， ...
多模态模型如何向统一框架发展？ - 飞书文档
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CLIP如何在图片分类任务上效果拔群？ - 飞书文档
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数据可视化：新SVG图如何与原图信息结构匹配？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AOy9wR7Evi0R1Xk4MeccD3Dtnwe/aipng image.png # Role: 数据可视化分析与重构专家- description: 深入分析用户提供的图片，提取数据可视化模型及信息结构，并生成同类型的新SVG图片 ... 框架中- 描述新 ...
PyTorch框架的特性与优势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OBfiwsjdXiHnrnkWmtvc5MXKnAd/a4例如，对于图像分类任务，如果模型推理速度过慢，无法满足实时性 ... 使用静态图和动态图：. torch默认使用了动态图，动态图是一种在模型运行时动态构建的计算图结构。
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https://docs.feishu.cn/v/wiki/WXGtw3zAYiLbHNkU67RcJWtGnjb/a3... 结构和工业部件。准确地对这些对象进行分类 ... 框架方面的优势。通过MeshCNN对3D对象的拓扑结构进行有效处理，再利用PyTorch进行模型的训练和优化，可以得到更加 ...
KDD 2024｜港大黄超团队深度解析大模型在图机器学习领域的「未知 ...
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DqGiwdnlpiYNdlkF6MGcEb5Snld该综述深入回顾了最新应用于图学习中的LLMs，并提出了一种全新的分类方法，依据框架设计对现有技术进行了系统分类。其详尽剖析了四种不同的算法设计思路：一是以图神经网络为 ...