笔记

节点 工作流的核心在于节点，每个节点是一个具有特定功能的独立组件，代表一个独立的步骤或逻辑。这些节点负责处理数据、执行任务和运行算法，并且它们都具备输入和输出。每个工作流都默认包含一个开始节点和一个结束节点。 开始节点是工作流的起始节点，定...

工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。工作流的核心在于将大模型的强大能力与特定的业务逻辑相结合，通过系统化、流程化的方法来实现高效、可扩展的 AI 应用开发...

系统提示词和用户提示词是两个不同的概念，它们在对话系统中扮演不同的角色： 系统提示词（System Prompts）： 系统提示词是额外的提示语，可以提供有关大模型行为方式的指令。它们在用户给大模型发送新的提示词时，像过滤器一样被大模型自动...

端侧AI，也称为On-device AI，是指人工智能技术直接在移动设备或物联网终端设备上处理数据，而无需将数据发送到云端或服务器进行处理。这种技术使得设备能够在本地完成复杂的推理和决策，提升了用户体验、降低了延迟，并在隐私保护方面具备显著...

Scale AI创始人Alexandr Wang在SPC对谈中分享了他的创业经历和对AI技术发展的见解。他回顾了自己在YC创业加速器的经历，强调了创业者需要具备非理性但坚定的自信，这种信念是Scale成功的核心动力。在讨论全球科技竞争时，W...

随着AI技术尤其是大模型的快速发展，全球科技大厂之间的人才竞争愈发激烈。谷歌NotebookLM的核心团队离职创业，而Vision Transformer（ViT）的三位主要作者加盟OpenAI，这些事件凸显了AI技术人才的抢手程度。AI技...

端侧AI（On-device AI）是指人工智能技术能够直接在移动设备上处理数据，而无需连接到服务器或云。这种技术带来的好处包括低延迟、高安全性和高灵活性，即使设备没有连接到网络，也可以随时使用。 端侧AI的应用场景 视觉类应用：如AR应用...

多模态对齐是指在多模态学习中，通过技术手段实现不同模态数据（如图像、文本、音频等）在特征、语义或表示层面上的匹配与对应。它是多模态学习中的关键步骤，涉及到如何在不同数据模态之间发现和建立对应关系，这种对应关系如同桥梁，连接着不同模态的信息孤...

AI对齐，即人工智能对齐（AI Alignment），是指确保人工智能系统的目标、决策和行为与人类的价值观和利益相一致的过程。这个概念的核心在于避免AI系统执行与人类意图不一致的行为，确保AI技术的发展和应用能够安全、负责任地服务于人类的长...

在刚刚结束的NeurIPS 2024大会上，最佳论文奖项备受关注。其中，北京大学与字节跳动联合研究的论文《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-...