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百度文心大模型 5.0 发布

百度正式推出了其最新的原生全模态大模型 —— 文心5.0。这一模型拥有高达2.4万亿的参数量,并采用了原生全模态统一建模技术,能够同时理解和生成文本、图像、音频和视频等多种信息,展现出强大的多模态能力。 文心5.0在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实性、智能体规划和工具应用等领域表现出色。其理解能力、逻辑推理、记忆以及说服力均得到了显著提升。在40余项权威基准测试中,文心5.0的语言与多模态理解能力与国际顶尖模型如 Gemini-2.5-Pro 和 GPT-5-High 相当,而其图像和视频生成能力在专业领域也达到了全球领先水平,充分展示了原生全模态大模型的实力与潜力。 百度创始人李彦宏在发布会上指出,大模型技术正在快速迭代,其智能水平不断突破界限,未来将具备自我学习与创新能力。他强调,技术的迭代速度是百度的核心竞争力,并表示将持续加大投入,研发更先进的智能模型,以提升整体智能水平。 目前,用户可以在文心 App 上直接体验文心5.0的功能,开发者和企业用户也可以通过百度千帆大模型平台调用其 API 服务。

LazyLLM教程 | 第14讲:实战:构建一个支持复杂学术论文问答的RAG系统

在前面的课程中,我们学习了 RAG 相关的知识,以及如何自定义 Reader 组件和在 RAG 任务中处理图片和表格数据。本节内容将在此基础上,利用前面学到的知识,搭建一个基于论文的问答系统。 在信息爆炸的时代,科研论文的数量激增,研究人员在查阅文献时面临诸多挑战。论文内容专业性强、逻辑复杂,传统的关键词检索方式难以精准提取核心信息,导致获取有效内容的成本较高。 为了解决这一问题,RAG技术被广泛应用,RAG不仅能结合了检索能力,可以精准检索相关论文,还能结合大语言模型(LLM)的生成能力,对提问进行智能解析,提供深入、清晰的答案,帮助研究人员高效理解论文内容,提高科研效率。 本教程主要介绍如何利用 LazyLLM 搭建一个基于 RAG 的论文问答系统。为了实现该系统,我们需要为RAG准备并接入一个便于处理论文的解析器以及存储解析结果及向量化结果的数据存储器。让我们开始吧! 传统RAG的论文系统 (一)环境准备 如果您的电脑上安装了Python,请通过下方命令安装lazyllm及必要的依赖包。关于 LazyLLM 的环境更详细的准备可以参考《基础1-实战:最基础的RAG》中对应的内容...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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