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Blog Posts

Qwen2.5-Coder、Cosmos Tokenizer、OpenCoder 和新的 SentenceTransformers：开放源代码的伟大时代

Qwen2.5-Coder、Cosmos Tokenizer、OpenCoder 和新的 SentenceTransformers：开放源代码的伟大时代

我想强调一些引人注目的开源进展：Qwen2.5-Coder 系列：一个开放源代码的代码 LLM，正在与 GPT-4 竞争。 Cosmos Tokenizer：一套先进的神经分词器，用于高效的图像和视频压缩。 OpenCoder：一个完全开源的代码 LLM，训练于惊人的 2.5 万亿个标记。 **SentenceTransformers 的大幅

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RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

构建对话 AI 系统是困难的！！！ 这虽然可行，但也复杂、耗时且资源密集。 挑战在于设计能够理解和生成类人响应的系统，并确保这些系统能够有效地与用户互动，适应对话的细微差别。 非常流行的**RAG（检索增强生成）**通过将外部知识与 LLM 的内部知识无缝集成，彻底改变了对话 AI。通过将 RAG 应用于您的商业数据，您的客户可以用自然语言询问他们的数据，从而促进无缝互动。

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您必须了解的 25 个顶级生成式人工智能术语

您必须了解的 25 个顶级生成式人工智能术语

掌握关键概念，以清晰的解释、实际应用和深入的资源在生成性人工智能领域脱颖而出 生成性人工智能确实是各行业中的关键技术；因此，理解生成性人工智能的核心概念对任何技术专业人士及其他领域的人士来说都是至关重要的。以下综合指南涵盖了25个必须了解的生成性人工智能术语，提供清晰的定义、实际的例子和其他资源，以加深您的知识。无论是为面试做准备、参与人工智能项目，还是跟上这个快速变化领域的动态，

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面向 iOS 开发人员的 5 大人工智能工具

面向 iOS 开发人员的 5 大人工智能工具

提高工作流程速度与效率 虽然关于人工智能的讨论很多，但我想让你回归现实。无论你是否已经在使用 AI 辅助的编码工具，或者觉得这一切都是无稽之谈……这篇标题吸引眼球的文章可能适合你。 虽然你可能已经能找到很多关于如何使用各种工具来提高你的技能、效率和准确性的文献，但对于我们 iOS 开发者来说，这要复杂一些。因为我们依赖 Xcode 及其工具链来构建我们的应用，所以我们很难不使用

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Claude 3.5 Haiku：人类的 速度之魔 脑力大增

Claude 3.5 Haiku：人类的 速度之魔 脑力大增

在人工智能进步的无情竞赛中，Anthropic刚刚推出了一位新的竞争者。认识一下Claude 3.5 Haiku，这是他们最快AI模型的最新版本。就像他们把短跑运动员送到了脑力训练营。结果呢？一个不仅在行动上迅速，而且在某些智力领域能够超越其更强大兄弟的模型。让我们深入了解一下这个新生事物的运作原理。 速度（和智慧）的需求 Anthropic 之前的 Haiku 模型已经是他

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GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

如何设置 GLM-4-Voice 9B 以实现无缝的实时语音交互，支持英语和中文，并探索其独特的架构、低延迟响应和可定制的声音属性。 介绍 近年来，语音启用的人工智能取得了显著进展，使对话代理能够更好地理解和响应人类语言。从虚拟助手到客户服务机器人，语音人工智能已成为各个行业的重要工具。然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然

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机器人艺术家赚的钱比你整个创作生涯赚的钱还多

机器人艺术家赚的钱比你整个创作生涯赚的钱还多

我们已经达到了人工智能创造力和商业的新高度 首先，我们让计算机屏幕根据人类创作来创作艺术。现在，是一台真正的机器人在进行绘画。 没错——一位“超现实主义机器人艺术家”已经被训练成能够在画布上实际绘画。它描绘的已故计算机科学家艾伦·图灵最近在苏富比拍卖会上拍出了130万美元的高价。 正如IFLScience [报道](https://proxy.rifx.onl

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新人工智能 Bolt 是否会取代 v0.dev

新人工智能 Bolt 是否会取代 v0.dev

AI工具不是会员？免费阅读 这里。网页开发的世界正在快速发展，市场上涌现出多种AI工具。这些新AI工具通过自然

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使用 Llama3.1 创建客户支持助理

使用 Llama3.1 创建客户支持助理

使用 LLM 代理和 Amazon Bedrock 解决客户查询的 AI：构建和部署支持助手的指南，使用 Llama3.1 介绍 问题 企业经常面临处理大量客户询问的挑战。这些询问可能从简单的问题“我的订单状态是什么？”到需要人工干预的更复杂的问题不等。重复询问的庞大数量可能会使客户支持团队不堪重负，导致响应时间延长和客户满意度降低。此外，利用人力资源处理简

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使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

您好，欢迎来到构建科学聊天机器人的系列最后一部分，使用Langchain、Streamlit和PubMed！ 在前一部分中，我们构建了数据持久性和带有向量存储的RAG管道。现在，是时候将我们所构建的一切整合在一起，创建聊天机器人用户界面，利用我们构建的后端功能，帮助科学家回答他们的科学问题！ 作为提醒，这就是我们在系列中构建的完整解决方案： ![](https://images.w

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利用 Gen AI（OpenAI API）构建智能测试自动化

利用 Gen AI（OpenAI API）构建智能测试自动化

我们都知道 UI 测试非常脆弱。它们可能因各种原因而失败，其中一个最大的问题是 UI 定位器的变化。很难想象我们如何能让它们足够智能，以理解定位器何时发生变化，并在测试中出现定位器问题之前防止测试运行。你没听错！现在是 2024 年，自动化测试工具已经取得了长足的进步。在与这些工具打交道近 18 年后，从 Mercury Winrunner 到 Playwright，我们现在可以利用

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案例研究：将医生笔录转化为时态医疗记录知识图谱

案例研究：将医生笔录转化为时态医疗记录知识图谱

您是否有兴趣将医生/患者的医疗记录和记录转化为可以跨多个医疗历史、时间段和患者进行复杂查询的时间性知识图谱？ 在本案例研究中，我们展示了如何将医疗记录转化为您可以依赖于 RAG 和分析目的的时间性知识图谱。我们展示了针对该系统的真实问答，以及您可以通过该系统实现的业务成果。据我们所知，这里步骤的组合是一种相对新颖的知识图谱实现。 使用的数据 出于数据隐私原因，我们使用了一个合成

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用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

随着我们进入多智能体系统（MAS）的领域，了解专门为此目的设计的各种编程语言至关重要。在本文中，我们将通过比较 LangGraph、Autogen 和 Crewai —— 该领域的三大重要参与者，深入探讨 MAS 开发的世界。 介绍 多智能体系统（MAS）在各个行业中变得越来越重要。MAS是由多个智能体组成的系统，这些智能体相互之间以及与环境进行交互，以实现特定目标。在可用于构建M

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LightRAG - GraphRAG 简单高效的竞争对手？

LightRAG - GraphRAG 简单高效的竞争对手？

传统的 RAG 系统通过索引原始数据来工作。这些数据被简单地切分并存储在向量数据库中。每当用户发出查询时，它会查询存储的片段并 检索 相关片段。如果您希望了解 RAG 的基本原理，我已经在 [这里](https://proxy.rifx.online/https://readmedium.com/retrieval-augmented-generation-rag-a-quick-a

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Microsoft GraphRAG v0.4.0

Microsoft GraphRAG v0.4.0

微软最近发布了 GraphRAG 项目的 v0.4.0 版本，带来了几项重要更新。最显著的新增功能是增量索引特性和 DRIFT 图推理查询模块，这大大增强了系统的效率和功能。 此次更新的核心亮点包括： 1. 增量索引：显著提高大规模数据处理的效率，实现更快的信息更新。 2. DRIFT 图推理查询模块：引入先进的图推理技术，增强复杂查询处理能力。 此外，版本 0.4.

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