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前半年，我看到的有趣的 AI 产品

比如纳瓦尔的 Airchat，有一个能力是模仿用户的音色，自动完成语音翻译。

AI工具

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

这个真正难题我在前面的文章中《一些LLM的声音总结》中提到过，基于大模型的企业应用中很大一部分需求就是RAG——检索增强生成。

RAG 大模型

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2023年人工智能行业总结（精简版）

在2023年，AI领域经历了诸多变革，仿佛释放了过去十几年的积累。

人工智能行业总结

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

研究团队创造了一个虚拟社区，通过应用大语言模型以自然语言的方式存储并合成了多个智能体的经验、记忆和计划。

大模型

AI视频新技能！这套流程教你打造视频人物和声音完美同步！

D-ID:https://studio.d-id.com/ HeyGen:https://app.heygen.com/home 如果你只需从单张图片生成与音频同步的视频，且对人物动作没有太多特殊要求

AI视频

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

LLaMA原模型的词表大小是32000，tokenizer主要是在英文语料上进行训练的，在中文上和多语种上效果比较差。

大模型

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

●支持多方对话和协作，包括文本、音频或视频形式。

LangGraph AutoGen 对决

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

Xinference 使得本地部署 Llama 2 模型变得简洁高效，而 Milvus 则提供了高效的向量存储和检索能力。

开源模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

通过一个场景来演示可组合性图索引的能力: · 从多个文档创建树索引 · 从树索引生成摘要 · 接下来在 3 个树索引的顶部创建一个列表索引的图，因为列表索引适合于合成跨多个数据源组合信息的答案

大语言模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

国产AI大模型哪家强？十大维度横评四款主流大模型！

文心一言目前支持文生图，比如小编让它画一张牡丹，就能很快生成一张牡丹的画作：文心一言还支持文生语音，小编让它朗读“我来自IT之家”，它果然生成了一段语音，而且朗读内容没有错误：但是文心一言目前还不支持文生视频

开源模型

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

从上图中我们也能看到，智能客服产品按照形态也可以分为多种，包括在线对话式、电话语音式、人工坐席辅助、客服质检、数字人等。

ai 客服

点评：六大向量数据库

它提供了高性能的向量检索和相似度搜索功能，支持海量数据的快速查询。

向量数据库

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

“Claude 3、Gemini 1.5，是要把RAG（检索增强生成）给搞死了吗？”

向量数据库大模型 cpu

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