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 ...
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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， ...
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/ap在实践中，我们的方法为用户提供了可控生成的更大灵活性，因为用户可以根据需要从文本或图像中选择多模态条件。此外，全面的实验证明了我们在不同任务和数据集上图像 ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc接着对比智能体与传统软件，以常见问题说明适用场景，强调智能体适用于需大模型创造、理解等能力的任务。最后从系统性质角度深入剖析，指出用好智能体关键在“协同”与多实践。
9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd论文筛选建议关注arxiv和企业发布的研究，尤其是具有数学证明的网络结构和训练方法研究。相较高校，企业的实操经验更有价值。未来趋势上，多模态技术值得提前布局，而可解释性 ...
从《We Are The One》开始说起——它的诞生背后的融合工作流
https://docs.feishu.cn/article/wiki/X2nFwr4SsibWF8k46IKcC5PanT9由于UDIO的AI模型训练数据和参数调整不同，在使用UDIO时，需要通过不断的实践和学习，熟悉其特性。 发挥无限想象力. 由于SUNO和UDIO都支持上传音频，初始动机音轨可以来自任何 ...
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 ...
OpenAI o1模型的推理能力是如何通过技术手段达成的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Cn2CwOhfDiNkHyk7YaWcl0HJnDd/a2除了微调和DPO之外，还有什么比较好优化大语言模型的方法？ https://www.zhihu.com/question/650415892/answer/3508696857. 拆解大语言 ...
课程/教材/博客推荐 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HYlcwbLnLiC6cjklWQocxT1Vns62024年12月1日 ... ### 文献回顾： 现有研究主要集中在自动化神经架构搜索方法上，但这些方法通常需要大量的计算资源，并且在实践中可能不总是可行的。此外，大多数模型依赖于 ...
10月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QqHQwn3yJiVj27kacgYc50pgnId活动亮点包括Triton与vLLM技术的强强联合、专家分享大模型推理和性能优化的最新研究，以及行业实践中的案例展示。特别是在Triton kernel优化、vLLM推理框架、多模态模型的 ...