在业务初期，为了控制投入成本，许多公司通常只使用一个机房提供服务，但随着业务的发展和流量的增长，对服务响应速度和可用性的要求逐渐提高，这时就需要考虑在不同地区部署服务，以提供更好的用户体验，这也是互联网公司在流量增长阶段的必经之路，我之前所在的公司连续三年流量不断增长，有一次，机房的对外网络突然断开...

  OpenAI今天在X上发布推文，所有ChatGPT免费用户现在都可以使用浏览、视觉、数据分析、文件上传和GPTs，OpenAI此前就曾承诺向所有人免费开放他们的新旗舰产品GPT，4o以及浏览、数据分析和内存等功能，时隔半个月，承诺终于兑现，免费用户狂喜，可是付费用户却笑不出来，如果每个人都免费，为什...

  OpenAI又带来了一项超酷的进展！周五推出了一项名为VoiceEngine的语音引擎，仅凭一段15秒的声音样本，便能够精准模仿出那个人的声音，VoiceEngine的独特之处在于，它能通过简单的文本输入和短短音频样本，创造出非常接近原始说话者的自然声音，这意味着无论你让它读什么语言的文字，都能以那...

  引言，大语言模型的高效微调及其在多样化任务中的应用在人工智能领域，大语言模型，LLMs，已成为推动技术进步的关键力量，它们在理解和生成自然语言方面展现出了卓越的能力，从而在问答系统、机器翻译、信息提取等多样化任务中发挥着重要作用，然而，要将这些模型适配到特定的下游任务中，通常需要进行微调，fine，...

  随着AIAgents技术的不断发展和成熟，我们可以期待在未来看到更多令人兴奋的创新和应用，这些技术有望成为推动人类进步和提高生活质量的重要工具，本周，一家名为CognitionAI的初创公司引起了轰动，他们发布了一个演示，展示了一个名为Devin的人工智能程序执行通常由高薪软件工程师完成的工作，像C...

  Janus是一个统一的多模态理解和生成的大型语言模型，MLLM，，它将多模态理解和生成的视觉编码解耦，Janus基于DeepSeek，LLM，1.3b，base构建，该模型训练时使用了大约5000亿个文本token的语料库，在多模态理解方面，它使用SigLIP，L作为视觉编码器，支持384x384像...

  YOLO11标志着YOLO家族的新篇章，提供了更强大，更多功能的模型，将计算机视觉带到新的高度，凭借其完善的架构和增强的功能，该模型支持计算机视觉任务，如姿态估计和实例分割，视觉AI社区已经爱上了UltralyticsYOLOv8，但具有更高的性能和精度，Ultralytics创始人兼首席执行官Gl...

  多模态推理多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言，这两种模态的信息可以是图片和文本、视频和语音等，多模态推理的目标是从不同模态的信息中获取更全面、更准确的理解和知识，以支持各种任务，包括视觉问答、视觉常识推理、视觉语言导航等，接下来分两部分，知识图谱推理、多模态推理任务一起来深入...

  ​大型语言模型，LLM，是现代科技的奇迹，它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展，本文将探索LLM的历史和未来，一、LLM的起源，NLP和神经网络大型语言模型，LLM，的创建并非一蹴而就，语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理，NLP，的基于规则的系统，这些系统遵循预定义的规则，根据文本...

  ​摘要，大型语言模型，LLMs，在解决各种自然语言处理任务方面取得了显著进展，这归功于其突显的推理能力，然而，LLMs本身存在固有的局限性，例如无法访问最新信息，存储在网络或任务特定的知识库中，、无法使用外部工具，以及无法进行精确的数学和逻辑推理，在本文中，我们提出了变色龙，Chameleon，，一...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的创新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业知识载体，驱动的全新Agent框架，协同利用MultiAgent、FunctionCall、CodeI...

  1.背景信息抽取，InformationExtraction，IE，一般包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、关系抽取，RelationExtraction，RE，和事件抽取，EventExtraction，EE，RE则致力于发现实体间的语义联系，比如某人在某地工...

  当独立的API相互连接时，它们变得极为强大，无论是与外部客户的互动、内部使用还是常规的端到端测试，几乎所有的在线交互实际上都是由相互连接的API网络构成的，流程，这种相互连接是数字产品体验的核心，与API的强大能力相提并论，大型语言模型，LLMs，展现出了令人瞩目的推理能力，它们在解决问题时的迭代思...

  在现代软件工程中，大型语言模型，LLMs，在处理独立的代码任务方面表现出色，例如HumanEval和MBPP，但在处理整个代码库时却遇到了困难，这一挑战促使研究人员探索在代码库规模上增强LLM与代码库的交互，目前的解决方案依赖于基于相似性的检索或手动工具和API，每种方法都有明显的缺点，基于相似性的...

  ​Qwen，Agent的设计思路虽然与LangChain相似，但其发布几个的Agent示例却很有意思，今天本文将深入探讨如何使用Qwen，Agent将上下文记忆扩展到百万量级，让Agent的智能得到更广泛的应用，暴力关键字检索优于向量方案在处理大规模文本数据时，一个关键的挑战是如何快速准确地定位到最...