小白也能懂！INT4、INT8、FP8、FP16、FP32量化
导读在深度学习的世界里，模型的庞大和复杂常常让人望而却步，尤其是当涉及到计算资源和存储空间的限制时。然而，有一种神奇的技术——量化，它就像一把魔法棒，能够在不损失太多性能的情况下，让模型变得更小、更快、更节能。从高精度的 FP32 到低精度的 INT4，量化技术到底是什么？它是如何工作的？又会给我们的模型带来哪些变化呢？本文将用通俗易懂的语言，搭配生动形象的例子和简单的公式，带你一探量化技术的究竟
四图搞懂 RAG、AI Agent、Agentic RAG！
Agentic RAG 描述了一种基于 AI Agents 的 RAG 实现。具体来说，它将 AI Agents 整合到 RAG 流程中，协调其组件并执行除简单信息检索和生成之外的其他操作，以克服传统 RAG 的局限性。一个形象的比喻：RAG 就像在图书馆（智能手机出现之前）回答特定问题，而 Agentic RAG 就像手中拿着一部智能手机，上面有网络浏览器、计算器、电子邮件等。转自https:/