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Blog Posts

Claude Sonnet 3.5 和 Claude 3.5 Haiku 有哪些新功能？

Claude Sonnet 3.5 和 Claude 3.5 Haiku 有哪些新功能？

首先，Claude是什么？ Claude是由Anthropic创建的语言模型，旨在帮助完成诸如回答问题、总结信息和生成文本等任务——类似于ChatGPT。Claude的一个优点是它被设计得更安全，更符合人类意图，因此生成有害或误导性内容的可能性较小。 等等…

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在构建非英语 RAG 系统时，嵌入为什么很重要 - 多语言嵌入

在构建非英语 RAG 系统时，嵌入为什么很重要 - 多语言嵌入

为什么嵌入是关键 嵌入是现代生成 AI 的基石，默默推动着我们每天互动的许多系统的功能。简单来说，嵌入是 文本的数值表示 —— 有效地将单词、句子甚至整个文档转换为数字。这些数字远非随机；它们经过精心设计，以捕捉文本中的含义和关系。例如，“dog”和“puppy”的嵌入在数值空间中会更靠近，而“car”的嵌入则会相对较远，反映出它们的 语义相似性。将意义编码为可测量的

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Gemma、Llama 和 Mistral：探索较小的 AI 模型

Gemma、Llama 和 Mistral：探索较小的 AI 模型

小规模语言模型的比较研究：在阅读理解任务中评估 Gemma、Llama 3 和 Mistral 引言 大型语言模型（LLMs）正在快速发展。每个月，新的模型被开发出来，以超越当前市场上的顶尖模型。这种健康的竞争有利于创造新的方法，提高质量和速度。此外，各公司还专注于开发更小的模型，以便使其能够被没有强大计算资源的个人或组织所使用。 就在几周前，苹果公司在其全球开发者大会上推出

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Google Gemini：大上下文窗口是杀手级功能吗？

Google Gemini：大上下文窗口是杀手级功能吗？

谷歌即将推出的 LLM 迈出了重大一步 就在八个月前，一封泄露的谷歌电子邮件透露该公司在努力超越其 AI 竞争对手方面遇到了困难。他们的 AI 产品周围不仅没有护城河——换句话说，没有建立起商业优势——谷歌也没有[秘密武器](https://ww

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Mojo，比 Python 快 90,000 倍，终于开源了！

Mojo，比 Python 快 90,000 倍，终于开源了！

2024年3月29日，Modular Inc.宣布开源Mojo的核心组件。 Mojo是一种专门为编写人工智能软件而设计的编程语言，去年八月正式发布。自那时以来，它已经吸引了超过175,000名开发者和50,000个组织。 人工智能模型通常使用多种编程语言编写。开发者通常使用Python实现神经网络的最简单部分，因为它易于学习，但相对较慢。其余代码通常用C++编写，虽然速度更快，但学习起来更复

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ChatGPT Vision 将图片转化为 1000 个字

ChatGPT Vision 将图片转化为 1000 个字

如何将这些文字转化为商业价值 我有这个想法快十年了。一切始于我搭建网站的时候，一位旅馆老板给我发了一根装满近千张照片的U盘，还有一盒35mm的照片让我扫描。这些都是惊人的照片——客人们展示他们的珍贵捕获、令人惊叹的湖景，以及向导们带领的户外冒险。我知道，如果我们能把这些照片放到网上，它们将为旅馆创造一场口碑营销的浪潮。但事情变得复杂了：每张照

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我如何用 ChatGPT 在不到 3 小时内写完一整本书？

我如何用 ChatGPT 在不到 3 小时内写完一整本书？

解密人工智能热潮 我叫亚历克斯，我只是一个在金融科技（Fintech）领域工作的小伙子，这个行业不可避免地让你对一切充满好奇，尤其是新趋势。我无法摆脱人工智能的热潮，或者说，我无法不去观察人们对它的疯狂反应。 “人工智能会抢走你的工作！”，“这就是结束！”，“到2024年，你将不再见到医生。机器将为你诊断和治疗！”，“我如何利用ChatGPT创建了一家全新的公司！”，最后，“我

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英伟达™（NVIDIA®）如何修剪和提炼 Llama 3.1 以创建 Minitron 4B 和 8B

英伟达™（NVIDIA®）如何修剪和提炼 Llama 3.1 以创建 Minitron 4B 和 8B

新模型采用了最先进的剪枝和蒸馏技术。我最近开始了一份专注于人工智能的教育通讯，目前已有超过170,000名订阅者。TheSequence是一份不做作（意味着没有炒作，没有新闻等）的机器学习导向通讯，阅读时间为5分钟。目标是让您及时了解机器学习项目、研究论文和概念。请通过下面的链接订阅试试：我们常常被大型语言模型（LLMs）特别是那些参数数量庞大的模型的进展所震撼。然

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如何选择 LLM 驱动的产品创意，以在激烈的竞争环境中蓬勃发展

如何选择 LLM 驱动的产品创意，以在激烈的竞争环境中蓬勃发展

欢迎来到我系列文章的第三篇（最后一篇），探讨的问题是：“哪些 GenAI 产品值得开发？”第一篇文章 从用户体验（UX）和产品采用的角度探讨了这个问题。

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利用 Gemini 1.5 API 进行自动测试用例生成逆向工程

利用 Gemini 1.5 API 进行自动测试用例生成逆向工程

摘要 本报告探讨了利用 Gemini 1.5 API 与 Google Apps Script 结合，自动化脚本逆向工程中的示例输入创建。传统上，这一过程是手动且耗时的，特别是对于具有大量测试用例的函数。通过将逆向工程技术应用于 Google Apps Script 示例，探讨了 Gemini 1.5 API 在自动化输入生成方面简化开发的潜力。 介绍 随着 Gemin

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Llama 3.2：下一代轻量级、指令调整语言模型：实践……

Llama 3.2：下一代轻量级、指令调整语言模型：实践……

探索 LLaMA 3.2 在剪枝、知识蒸馏和多语言性能方面的关键创新，以及本地运行或通过 Google Colab 的实用教程 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔LinkedIn |📝 [Medium](https

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Meta's Llama 4 即将推出 另外Parallels 为 Windows 带来 Apple 智能

Meta's Llama 4 即将推出 另外Parallels 为 Windows 带来 Apple 智能

Plus: Parallels 将苹果智能带入 Windows 欢迎来到 Get The Gist，在这里，我们每个工作日分享最新和最伟大的 AI 发展简明易懂的总结——新闻、创新和趋势——所有内容都在 5 分钟内送达！⏱ 在今天的版块中：马克·扎克伯格宣布 Meta 的 Llama 4 Parallels 将苹果智能带入 Windows Re

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利用 LangChain 和 LangGraph 进行多代理对冲基金模拟

利用 LangChain 和 LangGraph 进行多代理对冲基金模拟

多智能体对冲基金模拟与 LangChain 和 LangGraph 该项目演示了如何使用多智能体设置来模拟对冲基金的分析过程。它展示了一种实用的方法来构建一个系统，该系统利用 AI 智能体收集和分析金融数据，这种设置可以进一步扩展和定制。在这里，我将分解该项目，其中涉及一个投资组合经理和三个分析师智能体（基本面、技术面和情绪面），每个智能体在收集和处理股票数据方面被分配了特定角色。

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SmolLM2：Qwen2.5 和 Llama 3.2 的最佳替代品

SmolLM2：Qwen2.5 和 Llama 3.2 的最佳替代品

而且它是完全开放的！ Hugging Face 加大了对 SmolLM 计划的投入。 他们发布了 SmolLM2：1.7B、360M 和 135M 模型，训练于 11T 令牌（相比 SmolLM 的 1T）。他们发布了基础版和指导版：Hugging Face Collection: [SmolLM2](https://huggingface.co/collections/

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使用 Llama 3 构建 AI 代理

使用 Llama 3 构建 AI 代理

构建具有 Llama 3 函数调用能力的 AI 代理的综合指南 引言 想象一下你想买一些东西。你访问一个电子商务网站，使用搜索选项找到你想要的东西。也许你有多个物品要购买，因此这个过程并不是很高效。现在考虑这个场景：打开一个应用程序，用简单的英语描述你想要的东西，然后按下回车。你不必担心搜索和价格比较，因为应用程序会自动为你处理这些事情。很酷，对吧？这正是我们将在本教

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