首页 介绍 UltralyticsYOLOv8YOLOv8 基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。 探索YOLOv8 文档，这是一个旨在帮助您了解和利用其特性和功能的综合资源。无论您是经验丰富的机器学习实践者还是该领域……
YOLO 一.背景 YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度……
基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优（上） 知识召回在基于大语言模型的知识问答的流程中是非常关键的步骤，它决定了大语言模型的输入，对后续回答的可靠性以及回复质量影响非常大。 目前社区中基于语义向量召回是提及比较多的方式，但在实际的生产实践中，倒排的召回方式也非常实用，它具……
上篇对于知识召回的两种方式进行了初步讨论，分析了两者的优劣势和互补性。然后分享了一些基于倒排索引召回中的实践经验细节。本篇会覆盖两路中的另一路 – 向量召回的最佳实践，包括对称召回和非对称召回的分析比较、知识增强、模型演进和选型、向量模型 Finetune、召回 Rerank 以及一些工程经验等。 什……
1. 背景介绍 随着大语言模型效果明显提升，其相关的应用不断涌现呈现出越来越火爆的趋势。其中一种比较被广泛关注的技术路线是大语言模型（LLM）+知识召回（Knowledge Retrieval）的方式，在私域知识问答方面可以很好的弥补通用大语言模型的一些短板，解决通用大语言模型在专业领域……
基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建（下） 上篇介绍了构建知识库的大体流程和一些优化经验细节，但并没有结合一个具体的场景给出更细节的实战经验以及相关的一些 benchmark 等，所以本文将会具体切入到一个场景进行具体讨论。 目标场景：对于 PubMed 医疗学术数据中的 1w 篇文章进行知识库构建，实现快速的注……
开始 要求 Python 3.10-3.12 要开始使用GraphRAG系统，您有几个选项： 👉使用GraphRAG加速器解决方案 👉从pypi安装。 👉从源代码使用它 Quickstart 要开始使用GraphRAG系统，我们建议尝试解决方案加速器包。这为Azure资源提供了用户友好的端到端体验。 顶级模块 索引管道概述 查询引擎概述 概述 下面是……
MicrosoftResearch博客文章 GraphRAG加速器 👉GitHub仓库 GraphRAGArxiv 图1：使用GPT-4 Turbo构建的LLM生成的知识图. GraphRAG是一种结构化、层次化的检索增强生成（RAG）方法，与朴素语义搜索相反 使用纯文本片段的方法。 GraphRAG过程涉及从原始文本……
一、概述 1、是什么 是一个目标检测器，通过结合CLIP文本编码器，拥有了开放检测（推理时识别训练时没有的目标）的能力。作者实验证明ap 指标上 zero shot能力YOLO-world L接近专门训练过的YOLOv6-8 S 模型的能力，finetune 后YOLO-world 均能提升8个点左右。 2……
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《——往期经典推荐——》 一、AI……
