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RAG综述
Created2024-09-06|2_Note0_Technic2_算法7_模型增强RAG
12345678英文名称: Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey中文名称: 大型语言模型的检索增强生成:一项调查链接: http://arxiv.org/abs/2312.10997v5作者: Yunfan Gaoa, Yun Xiongb, Xinyu Gaob, Kangxiang Jiab, Jinliu Panb, Yuxi Bic, Yi Daia, Jiawei Suna, Meng Wangc, and Haofen Wang a,c机构: 上海智能自主系统研究所, 同济大学, 上海数据科学重点实验室, 复旦大学, 创意设计学院, 同济大学日期: 2023-12-18引用:499 1 摘要 目标:探讨检索增强生成(RAG)作为解决大型语言模型(LLMs)遇到的挑战的有效方法,以提高生成的准确性和可信度,特别是对于知识密集型任务。 方法:综合评述了 RAG 范式的发展,包括单纯 RAG,先进 RAG 和模块化 RAG,并详细审查了 RAG 框架的三方基础:检索、生成和增强技术。 ...
Django API 测试指南
Created2024-09-05|2_Note0_Technic3_编程后端django
1 方法一 通过 http server 调用 api,优点是与真实调时环境一致。 1234567891011121314151617from rest_framework.test import APITestCase, APIClientfrom django.contrib.auth.models import User class MyAPIViewTestCase(APITestCase): def setUp(self): self.user = User.objects.create_user(username='testuser', password='testpassword') self.client = APIClient() if True: # 登录具体用户 self.token = AuthToken.objects.create(self.user)[1] self.client.credentials(HTTP_AUTHORIZATION='Token ' + self.toke ...
训练智能体vs养娃
Created2024-09-01|7_Output
1 引言 这周我做了一些关于智能体的实现,也参加了幼儿园的家长会,有一些碰撞和感想。 2 什么重要什么不重要 2.1 不重要 数学学不好没关系,我们有推理工具。 语文学不好也没关系,工具可以帮助架构、润色和总结。 英语学不好也无所谓,现在英文文档和中文几乎没有区别。 副科只需要大概了解一点就行了。 音体美多数人都没有那个天赋。 记性不好,有第二大脑的加持。 2.2 重要 体力:身体是一切的本钱;具有自我保护的能力。 心力:乐观,可以敏感,但不要太脆弱。 自主力:拥有主体感和好奇心。 平常心:虽然有智力和体力超人存在,但我们是普通人。 3 自发学习 前两天去幼儿园开家长会时,看到了一张图片。以前,这种图片可能被视为反面教材,但现在老师们鼓励这种行为。说:“小朋友自己发现了一个游戏,叫爬树。” 从幼儿园开始,他们就锻炼孩子的自主性。 |200 在训练智能体时,有一个很高级的阶段叫自我进化。这是指智能体自己设计一系列活动,以提升某种技能。 不能说给孩子买了个益智玩具,他玩这个就算学习。而如果他自己接了杯水,在几个容器里倒来倒去,弄得到处都是水,这就是捣乱吗?这可能反而是一种更为 ...
VSCode调试指南
Created2024-09-01|2_Note0_Technic0_工具编程工具vscode
1 基本调试 打开 Python 文件。 在行号左侧设置断点(红色圆点)。 在左侧栏打开调试视图(Ctrl+Shift+D)。 创建配置调试文件 launch.json。 如果需要调试第三方库,在 configurations 中添加:"justMyCode": false, 开始调试:点击视图上方的运行按钮(F5)。 在断点界面可以删除所有断点。 2 调试 vscode 程序 修改 launch.json 如下: 12345678910111213141516171819202122{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Django", "type": "python", "request": "launch", ...
绿能无线网卡安装指南
Created2024-09-01|2_Note0_Technic4_系统Linux驱动
安装绿能无线网卡 1 问题描述 我笔记本自带的无线网卡最近经常出现问题。一会儿能连通,一会儿又连不通,尤其是在信号弱的情况下,每十分钟就断一次。于是,我在某宝花了 30 元买了一个 USB 无线网卡。 它自带的 U 盘和说明书只有 Windows 安装说明(但盒子上写着也支持 Linux),所以我花了一些时间来安装。 2 环境 USB 无线网卡:绿能 AX300 系统:Ubuntu 22.04 3 安装 3.1 查看设备 12$ lsusb# 插上后看到 aicsemi Aic MSC 3.2 驱动下载 绿联:https://www.lulian.cn/download/list-32-cn.html 查看包装盒上的具体型号(产品参数 - 产品型号),然后搜索并下载对应的驱动程序。 我购买的芯片型号是:AIC8800FC 3.3 安装 下载相应的驱动,解压后找到对应的安装文档(PDF),并按照文档操作(仅运行 install.sh 是不够的)。 我在安装 deb 包时遇到错误,用 make install 自行编译也报错。可能是驱动与我的 Linux 内核版本不兼容。做了一些 ...
论文阅读_大模型自主代理综述
Created2024-08-21|2_Note0_Technic2_算法7_模型增强AgentAgent论文
12345678英文名称: A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents中文名称: 基于大型语言模型的自主代理研究综述链接: https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-023-2640-9链接: https://arxiv.org/pdf/2308.11432作者: Lei Wang, Chen Ma, Xueyang Feng, Zeyu Zhang, Hao Yang, Jingsen Zhang, Zhi-Yuan Chen, Jiakai Tang, Xu Chen, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Zhewei Wei, Ji-Rong Wen机构: 中国人民大学高灵智能学院日期: Published: 22 March 2024 (以下为20240404版)引用次数: 471 摘要 目标: 对基于大型语言模型(LLM)的自主代理进行系统综述,包括其构建、应用以及评估策略,并提出未来研究的挑战和方向。 方法: 提出一个统一框架来 ...
Navicat免费版评测
Created2024-08-07|2_Note0_Technic3_编程数据库
1 引子 之前切换成了支持词嵌入的 pgsql 版本,所以 Navicat 15 就不能用了。而且在 Linux 上使用 Navicat 也很麻烦。后来我换成了 dbeaver,虽然有些不适应,但功能都支持。 最近听说 Navicat 出了轻量级的免费版,而且可以在 Linux 下直接运行,于是就下载试试。 2 安装 2.1 下载 官网:https://www.navicat.com/en/products/navicat-premium-lite 在主页点击右上角的“Free Download”。 当前最新版本为:navicat17-premium-lite-en-x86_64.AppImage,这似乎是 navicat17 的一个衍生版,大小为 237M。 2.2 运行 直接运行即可 12$ chmod 777 navicat17-premium-lite-en-x86_64.AppImage$ ./navicat17-premium-lite-en-x86_64.AppImage 3 测试 我简单地测试了一下 pgsql: 界面是传统的 Navicat 界面,从易用性来看, ...
论文阅读_字节的语音生成模型_Seed-TTS
Created2024-07-17|2_Note3_Paper0_AITTS
12345678英文名称: Seed-TTS: A Family of High-Quality Versatile Speech Generation Models中文名称: Seed-TTS:高质量多功能语音生成模型系列链接: http://arxiv.org/abs/2406.02430v1代码: https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval (评测工具)演示网站:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/作者: Seed Team机构: 字节跳动日期: 2024-06-04 摘要 目标:提出 Seed-TTS,一种大规模自回归文本转语音模型,主要用于生成几乎无法区分人类语音的语音。 方法:提出了自蒸馏方法用于语音因子分解,以及强化学习方法用于增强模型鲁棒性、说话者相似度和可控性。另外,提出了一种非自回归(NAR)变体 Seed-TTS_DiT,采用全扩散式架构。 结论:Seed-TTS 在说话者相似度和自然度方面表现出色,通过微调实现了更高的主观评分。Seed- ...
阿里开源的音频模型_原理与实操
Created2024-07-15|2_Note3_Paper0_AITTS
123456789英文名称: FunAudioLLM: Voice Understanding and Generation Foundation Models for Natural Interaction Between Humans and LLMs中文名称: FunAudioLLM: 人与LLMs之间自然互动的语音理解和生成基础模型论文地址: http://arxiv.org/abs/2407.04051v3相关论文:https://fun-audio-llm.github.io/pdf/CosyVoice_v1.pdf代码: https://github.com/FunAudioLLM官网介绍:https://fun-audio-llm.github.io/作者: Tongyi SpeechTeam机构: 阿里巴巴集团,通义Speech团队日期: 2024-07-04 读后感 FunAudioLLM 工具集在 24 年 7 月初开源,核心包含两个语音模型:SenseVoice 和 CosyVoice。 模型(SenseVoice 和 CosyVoice)已在 Modelsco ...
ChatTTS使用方法/源码分析/评测/相关资源
Created2024-07-10|2_Note3_Paper0_AITTS
1 引言 5 月开源的 ChatTTS,最近文章十篇里有五篇以上都在讨论它。很多新的 TTS 模型也用它来做比较。感觉没用过 ChatTTS 都不敢评测其他的。 目前,ChatTTS 支持英文和中文。在 arxiv 上没找到相关论文,所以本文主要评测使用感受。 (下文仅代表个人观点) 2 主要资源 Github:  https://github.com/2noise/ChatTTS,目前 27.4K Star HuggingFace: https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS 3 使用方法 3.1 安装 为了避免影响现有环境,我在 Docker 镜像中进行安装,选择了 PyTorch 官方提供的镜像。由于软件依赖于 PyTorch 2.1.0,版本要求较高,所以我下载了重新的 Docker 镜像。 12345678$ git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git$ docker pull pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime$ nvidia-do ...
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