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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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 ...
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... 模型展示了一个或多个清晰的示例，说明希望模型模仿的内容。这种方法利用了模型上下文学习的能力，效果非常棒。我们可以融合上述的技巧：. 请你作为一个专业的社交媒体 ...
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智能助手：功能强大的多面手 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8/a1知识库中的资料更多的是一些指令，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 ...
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清晰的声场细节：确保每个乐器都在声场中有适当的位置和清晰的表现。 流行（Pop）. 对于创作一首流行音乐，动机音轨需要考虑：. 记忆深刻的副歌旋律 ...
9月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y7uKwcJngil85Zkuhuhcyp96nDd在multi-step执行阶段，每一步都进行模型推理。多步执行还会在每个step中更新seq_lens，通过CUDA并行操作来实现DECODE阶段的+1操作，从而保证数据流 ...
课程/教材/博客推荐 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HYlcwbLnLiC6cjklWQocxT1Vns62024年12月1日 ... RAG通过外部数据增强提示，而微调则是将额外知识融入模型本身。研究提出了一个包含多个阶段的流水线，用于微调和RAG，并针对多个流行的LLMs（包括Llama2-13B、 ...
OpenAI o1模型在数学推理任务中的表现及技术原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Cn2CwOhfDiNkHyk7YaWcl0HJnDd/a8此外，文章还提到了多智能体强化学习、预训练、无监督强化学习等领域的具体论文标题。 MCTS + RL 系列技术博客（10）：使用多方面的先验知识强化MCTS Agent. https://zhuanlan.
10月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QqHQwn3yJiVj27kacgYc50pgnIdUnigram Tokenization：基于词概率的单字模型，通过删除低频token 来优化词汇库。 Stream of Search: 教语言模型搜索的语言. https://www.