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多模态模型的实现与发展 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MoJxwYTLxitweakOM98cCNZqnzb/a7何泰然博士强调，遥操作技术可以有效地收集数据，为机器人的自主学习提供支持。OmniH2O-6 数据集的发布，包含六个日常任务，证明了机器人在复杂环境中的应用潜力。此外，何泰然 ...
BISHENG快速上手实操步骤 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/S3vUwOgSmiXNYmk25hocCtYznKc/a51280X1280 (2).PNG BISHENG新鲜事[7月4日] BISHENG团队招人啦！热招岗位：算法、售前咨询、新媒体、客户成功。 只要你对大模型方向有热情，对BISHENG熟悉，都欢迎发送简历 ...
多向量检索器：优化RAG过程的工具 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UgmlwJ6iVio89nk4BCEcTyjtnWg/a5**幻觉问题**：LLM 文本生成的底层原理是基于概率的token by token 的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况。 **时效性问题**：LLM 的规模越大，大模型训练的 ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc以往用Cursor编程，项目一大，AI代码就bug频出。Claude Code则不同，通过写项目文档、做开发计划等优化流程，给AI更多上下文，大幅降低出错率。作者以 ...
如何基于Ray构建复杂数据处理链路？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JTciw6K6ai2hFukZO1rcI6VdnNA/apMamba在语言、音频、基因组学等多种模态中达到SOTA水平，并在语言建模中表现优于同规模Transformer模型。该模型的硬件感知算法将SSM与Transformer的MLP块融合，形成同质架构， ...
Kimi功能全解析，助你高效解决问题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YojIwenr1iRqq0kHRISc9NY1nkr/a1提示词工程（prompt engineering）则是一门发挥想象力的艺术，它涉及创造性地设计和优化这些提示词，以便从语言模型中获得最佳的输出结果。在提示词工程中，不需要具备编程经验， ...
ComfyUI中控制噪波的方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JoDRwnWz6iOi3SkYMxwcDycInkh/a5它使用户能够通过链接不同的块（称为节点）来构建复杂的图像生成工作流程。这些节点可以包括各种任务，如加载检查点模型、输入提示、指定采样器等。 github官方介绍：https:// ...
Kimi智能助手：功能强大的多面手 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8/a1... 多的是一些指令，是比较基础的资料。如果你想用好Kimi，用好AI，可以购买我的AIGC学习和实战手册。这是一套从入门到精通的AI实操教程。内含上百个AI应用与实践案例 ...
9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd神经网络目前是AI领域最强大的工具，但其一个基本组件——多层感知器（MLP），一直以来都是“黑盒”，很难解释其内部工作原理。 KAN的诞生，源于20世纪数学家Kolmogorov和Arnold的 ...