多模态交互革命：Bedrock Agents感官矩阵技术白皮书 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IAvdwj2xaiu3sMk8Xv1cEU11nbe/a4生态整合：将Lambda、S3等200+云服务熔铸成AI开发的全套工具链 ![技术演进示意图]（此处应插入技术演进流程图，但根据要求省略） ... 设计对话状态跟踪（DST）框架. 定义 ...
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神经渲染新范式：NeRF 与点云生成技术融合应用 - 飞书文档
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AI 翻译训练需要多少数据量支撑？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JwdPwahiRil7Gdk8A3DcdB2inmf/ag神经机器翻译（NMT）系统的突破性发展，让语言转换的精度从机械的字符对应，进化到具备语义理解的智能跃迁。 ![示意图]（此处应插入NMT系统架构图，但根据要求省略）.
区块链审计溯源如何提升75% 合规审查效率？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Df5TwZQoYihOiNk2PgScI0H2nlf/ag![财务增长趋势示意图]（此处应插入三维柱状图，但按用户要求省略）. 1.2 利润密码 ... **68%**特别值得注意的是，其研发投入的资本化率提升至，反映出企业正在将AI训练框架、多模 ...
【提示词工程】AI 内行人的提示词工程进阶指南：用科学家和程序员 ...
https://docs.feishu.cn/article/wiki/S3eawJQPqil48Eki63tcFvxEnGb这方面最值得关注的，是即刻上的一位即友@李继刚老师，我最开始了解到结构化prompt 就是从他那里学来的。 在此处 ... 常被错误省略的内容，包括但不限于背景/前提/他人 ...
万字解读ChatGPT提示词最佳实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DZfXwTR4qi1Re8kjwIwcT4yxnGg/a7这个策略的价值在于，通过提供更多的详细信息，用户可以获得更准确、更具体的答案。这样可以减少模型的猜测和误解，从而提高交互的效率和满意度。GPT模型就像是您的男朋友，但 ...
报告：GPT-4 通用人工智能的火花
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KUOaw7Kxoi6u3JkDtTjczY2CnLf?from=lark_search_qa&ccm_open_type=lark_search_qaLLMs）在 · 自然语言处理方面的进步。 · 神经网络模型在海量网络文本数据上进行训练，其 · 核心自我监督目标是预测部分句子中的下一个单词。 · OpenAI 开发的新 · LLM 的证据，它是 ...
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/APb6wdLL9iJZd5k9GEpceoTCnKI**有多种文本分割器实现能够完成此任务。 **块的大小是一个需要考虑的重要参数**-它取决于您使用的嵌入模型及其令牌容量，标准转换器 ...
深度学习：强大的神经网络学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Af76wZbh4i4YvtkOkDvc56D2nZc/a7从最基础的多层感知器MLP，到卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN（及其变体LSTM和GRU）、强化学习RL，再到seq2seq架构、自监督学习，再到Transformer模型、GPT模型（及IFT、SFT、 ...
8月AGI技术月报下篇
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SvZXw63OmiJSvfkuyHtcPhzFnY5模型的多模态推理能力也非常强大，能够解决代码和数学问题。 Qwen2-VL在架构上引入了多项创新，如支持动态分辨率的图像输入和多模态旋转位置嵌入（M ...