本研究提出LLM-Vectorizer,首个基于大型语言模型(LLM)的向量化代码生成与验证框架,结合多智能体反馈机制(AI Agents)与形式化验证工具(Alive2),利用LLM生成AVX2向量化代码,对比主流编译器性能最高提升9.4倍,同时利用Alive2完成38.2%测试用例的严格等价性证明,并且通过测试反馈与符号验证协同,修复代码并提升生成效率。
死磕LLM本地部署 #LLM落地 | 上周五在笔记本上实现了本地知识库的上载和问答,但是受算力限制,知识库的上载和回答都很慢。今天在台式机上复现了LLM+本地知识库的应用,知识库的向量化很快,回答不仅速度还行,准确率也还OK✌️接下来的任务就是尝试一下不同的大模型和向量化知识库的工具,对比一下效果。
Quivr AI 是一个开源的本地知识库搭建解决方案,旨在利用大模型和生成式AI帮助用户存储和检索非结构化信息,构建用户知识的“第二大脑”。该工具允许用户上传各种类型的文件,如文本、Markdown、PDF、音频和视频,并将这些文件向量化后存储在云端。用户可以通过自然语言对话的方式向 Quivr 提问,以获取与上传文件相关的信息...
一、微调(Fine-tuning)存储数据类型训练数据:结构化的问答对、指令-响应对格式要求:通常为JSON、JSONL或CSV格式数据质量:需要高质量、领域特定的标注数...
DeepSeek部署知识库入门了解RAG和传统搜索的区别 知识库会将上传文件里面的内容生成向量化数据,回答问题时结合数据匹配和 deepseek 等大语言模型生成直接答案,有引用数据答案会更精准。#知识库 #利用deepseek可以做什么 - 波波班主任于20250213发布在抖音,已经收获了12.
由WhyHow.AI团队开源,专为垂直领域(如公安执法)设计。其核心创新在于将RAG(检索增强生成)与知识图谱结合,支持模块化图谱构建、向量化三元组技术,以及规则驱动的实体解析。例如,在案件侦破中自动梳理证据链和法律条款适用性。GraphRAG(微软、Neo4j等) 通过知识图谱增强大模型的检索能力,显著提升回答准确性和可解释性。例...
回到开头,资料数字化,搜集数字化资料,向量化应用数字化资料。 互联网,搜索引擎,AI大模型。 欲望更大,复杂性加强,人脑不变。抽象提纯,集权掌握,运用自如。 为什么成为历史票房榜首的会是一部动画电影? 编辑于 2025-02-08 12:41・IP 属地天津 赞同 2 ...