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最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

图：来自Jerry Liu关于LlamaIndex（2023）的演讲截图上下文长度越长，我们就可以在上下文中插入更多块。

大语言模型

GitHub星数暴涨，AIPC的开源实现，用AI记录电脑一整天的使用太简单了，功能非常多！

Screenpipe 使用 Rust 语言开发，并提供灵活的插件系统，可与 Ollama 等工具协同工作，适用于从屏幕和音频数据中获取实时分析的需求。

AIPC ScreenPipe 开源

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接下来我们还是画个图来看一下整个 RAG 场景是怎样做到 LLM 和外部数据结合的(图一)，这张图显示了 LLM 是如何利用外挂信息库的方式来完成自身能力增强或落地的，这个外挂的信息库不限于向量数据库、

大模型

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

ensp; •➡️链接：https://www.suno.ai/ 根据人声生成人物对口型动画（

声音

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

通过为LLM提供可插入的知识，事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易，可以轻松地管理文本文档，将文本转换为嵌入，并进行相似度搜索。

开源模型

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

HNSW 是向量搜索的热门选择，因为它相当简单，在向量搜索算法的比较基准上表现良好，并且支持增量插入。

向量数据库

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

它能够实时分析监控画面中的图像信息，如人员行为、物体特征等，同时结合相关的文本信息，如安全规则、警报设置等。

OmniVision -968M 多模态模型

阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL，持续推动中国大模型生态建设

Qwen-VL是业界首个支持中文开放域定位的通用模型，开放域视觉定位能力决定了大模型“视力”的精准度，也即，能否在画面中精准地找出想找的事物，这对于VL模型在机器人操控等真实应用场景的落地至关重要。

大模型

Coze、Dify、FastGPT：哪款智能体平台最强？深度对比分析！

Coze：在国内市场有显著优势，丰富的插件和开发者支持，以及字节跳动强大的技术背景，使得Coze的生态能力非常强大。

智能体平台对比

还在用“You are expert”这种提示词？连ChatGPT都瞧不起你，试试这些Prompt吧

它还允许您识别差距并插入明显缺失的新步骤。

prompt 提示词

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

可以看到的是，这里的插件之类的基本没有在界面中默认展示，需要自己手动设置适合自己的工作流。

生成式AI

基于秋叶整合包-StableDiffusionWebUI启动器快速安装ComfyUI

（14）再次运行启动器，我的安装了一些插件，启动时加载内容比较多。

秋叶整合包

AI颠覆的第一个体育赛道，来了

通过“3D+AI”技术，百度智能云打造了“同场竞技”系统，让观众能够通过三维恢复和虚拟叠加的画面，更直观地理解比赛技术差异。

体育 AI

如何构建基于大模型的App

使用上下文注入时，我们不修改语言模型，而是专注于修改提示本身并将相关上下文插入到提示中，其工作原理可能是这样的：因此，需要思考如何为提示语提供正确的信息, 需要一个能够识别最相关数据的过程

构建大模型App

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

首先，模型要有足够的上下文输入能力，因此我们使用了位置插值（PI）[3]的方式，在精选的长文档语料上进行微调，扩展上下文到8k大小。

大模型 Ziya

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