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当 LLM Agent 踏入真实的在线网络世界时，它们的表现能否如预期般游刃有余？

简介言语模型在广泛的应用中已被证明是有效的，但最复杂的模型通常是专有的。例如，OpenAI的GPT-4和Anothropic的各种模型不仅昂贵，而且消耗大量能源。与此相比，开源社区已经生产了能够竞争的模型，如Llama3。此外，为特定范畴如法律、医疗或金融义务定制的较小的言语模型，已在性能上超越了它们的专有对手。本文介绍了一种新的办法，采用functional token调整了多个开源模型，每个模…

在 Kubernetes 和容器化技术愈发成熟的今日，越来越多企业开始将营业利用迁移到云上，采用云原生架构支持营业高速稳定地发展。而随着云算计向开发流程纵深发展，Serverless 架构的成熟让云原生技术进入全新阶段——Serverless 把公有云弹性伸缩、免运维、快速接入等特性发挥到了极致，极大降低了用户的利用本钱，让用户和企业只需求专注于其营业逻辑，实现真正意义上的敏捷开发。为了更好帮助企…

前言：我们上一节讲了图生图，也提到了“遮罩”这个节点； 我们想一下在使用 Web UI 举行局部重绘的时候都用到了那些功能？上期回顾：内容补充： 在开始之前我先给大家补充个知识点，怎么在图生图的时候批量出图“右键-新建节点- Latent-批处理-复制 Latent 批次”，把“复制 Latent 批次”节点串联在“VAE 编码”和“K 采样器”之间，然后配置次数就可以了。一、创建过程 ①我们打开…

微分多少和代数拓扑在主流机器进修中并不常见。在本系列文章中，作者展示了如何使用这些畛域的工具从头解释图神经网络并解决一些常见困境。

这周我们简单介绍一个高效份子优化的方法。该工作由UIUC的Jimeng Sun组合MIT的Connor Coley组合作完成，对应的文章题目是Differentiable Scaffolding Tree for Molecule Optimization[1]，被2022年ICLR接受，主要的代码和数据发布在。内容：思路：基于梯度的份子优化份子的可微分骨架树类梯度上升的优化算法优化效果测试由可微…

作为业界少有的EB级别数据分布式平台，MaxCompute系统每天支撑上千万个分布式功课的运转。在这个量级的功课数目上，毫无疑问平台需要支撑的功课特点也多种多样：既有在"阿里体量"的大数据生态中独有的包含数十万算计节点的超大型功课，也有中小规模的分布式功课。同时不同用户对于不同规模/特点的功课，在运转时间，资材使用效率，数据吞吐率等方面，也有着不同的期待。Fig.1 MaxCo…

近日，一个关于图注意力网络可视化的项目吸引了大批研究人员的兴趣，上线仅仅一天，收获 200+ 星。该项目是关于用 PyTorch 实现的图注意力网络(GAT)，包括易于理解的可视化。