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Blog Posts

自动化业务报告和分析的多代理方法

自动化业务报告和分析的多代理方法

想象一下，一个专注于抵押贷款领域的绩效营销公司，生成潜在客户并将其出售给金融机构。每种抵押贷款产品通过五个媒体渠道进行广告宣传——如社交媒体、搜索引擎和电子邮件——并进一步细分为5-7种子类型，例如Facebook、Instagram或Google Ads。这为每种产品创造了至少25个时间序列。将此乘以多个产品，您突然需要每天跟踪数百项指标。 现在考虑一个关键指标，比如潜在客户接受率—

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MiniMax-Text-01：具有最大上下文窗口的 LLM

MiniMax-Text-01：具有最大上下文窗口的 LLM

开源 LLM，具有 400 万个标记的上下文长度窗口 这家中国初创公司去年推出了 MiniMax AI 视频生成器，现推出了一款新的 LLM，MiniMax-Text-01，拥有最长的输入上下文窗口，即 400 万个标记。 这太疯狂了。为什么？ 这几乎相当于大约 60 本书。包含 400 万个标记的书籍数量取决于每本书的字数和每个单词的平均标记数等因素。**

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Kokoro-82M：仅有 8200 万个参数的最佳 TTS 模型

Kokoro-82M：仅有 8200 万个参数的最佳 TTS 模型

在 TTS Arena 中排名第一的 TTS 模型 不仅仅是文本生成，生成式 AI 在视频生成、图像生成等不同领域都打破了基准。即使是 TTS 也达到了新的高度。最近，发布了一款名为 Kokoro-82M 的革命性模型，它仅有 8200 万个参数，并在 TTS 领域取得了 SOTA 结果。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images

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黑森林实验室推出 Flux Pro 微调 API

黑森林实验室推出 Flux Pro 微调 API

当黑森林实验室 (BFL) 发布 Flux 开发者微调时，AI 社区为之疯狂，因为任何人都可以通过展示一小组示例图像来教模型识别和生成新概念，从而允许用户根据特定风格、角色或物体自定义模型的输出。 它迅速成为市场上最好的图像模型微调解决方案之一。如果您想了解如何微调 Flux Dev 模型，请查看本指南： 今天，BFL 更进一步

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超越文本：迈向多模式 RAG 地平线

超越文本：迈向多模式 RAG 地平线

|LLM|RAG|多模态RAG|视频|视频RAG| 利用视频和多模态集成的力量推动下一代检索增强生成 我们在一个广阔的领域中航行，永远漂流在不确定中，从一端驱动到另一端。 — 布莱兹·帕斯卡 [大型语言模型 (LLMs)](https://github.com/SalvatoreRa/tutorial/blob/main/artificial%20int

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DeepSeek R1 开源人工智能模型（胜过 OpenAI-o1！）--DeepSeek R1 开源人工智能模型（胜过 OpenAI-o1

DeepSeek R1 开源人工智能模型（胜过 OpenAI-o1！）--DeepSeek R1 开源人工智能模型（胜过 OpenAI-o1

DeepSeek R1 模型作为一种革命性的开源推理 AI，已成为与 OpenAI-o1 等专有解决方案竞争的对手。凭借令人印象深刻的基准测试和经济实惠的价格，它承诺将重新塑造开发人员和研究人员处理 AI 驱动推理任务的方式。让我们深入了解它的能力、技术特性，以及它在竞争激烈的 AI 领域中脱颖而出的原因，以及如何在本地使用它。 什么是 DeepSeek R1？ DeepSe

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微调 DeepSeek LLM：根据需求调整开源人工智能

微调 DeepSeek LLM：根据需求调整开源人工智能

介绍 DeepSeek LLM 是一个强大的开源语言模型，但为了最大限度地发挥其在特定应用中的潜力，微调是必不可少的。在本指南中，我们将逐步介绍如何使用 Hugging Face 数据集对 DeepSeek LLM 进行监督微调（SFT），并提供针对特定领域数据集的训练代码示例。我们还将讨论所使用的损失函数、为何使用数据的子集，以及 LoRA（低秩适应）如何实现内存高效的微调。

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为商业规划和创业开发人工智能智能指南

为商业规划和创业开发人工智能智能指南

基于LangGraph的高级智能RAG，结合标准商业指南、基于AI的网页搜索、可信来源和利用多模型的混合搜索 如果您不是 Medium 会员，可以通过此链接阅读完整故事。 在 ChatGPT 发布以及大型语言模型（LLMs）随之而来的激增后，它们固有的幻觉、知识截止日期以及无法提供组织或个人特定信息的局限性很快显现出来，并被视为主要缺陷。为了解决这些问题，检索增强生成（R

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ChatGPT 变得更聪明了：新 任务 功能如何改变人工智能游戏规则

ChatGPT 变得更聪明了：新 任务 功能如何改变人工智能游戏规则

想象一下。你正处于繁忙的工作日中，脑海中忙碌地应对着一百万件事情。要发送的电子邮件、要安排的会议、要管理的项目。你突然想起明天需要做的某件重要事情，但当你伸手去拿手机记录时，这个念头已经消失了。啪。听起来很熟悉吧？ 对我来说，这种情况发生得比我愿意承认的要频繁。而作为一个经常使用 ChatGPT 的人，我常常在想：“为什么它不能提醒我做事情呢？为什么它不能处理那些容易被忽视的小生活事务？”

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Phi-4 14B、GPT-4o 和 o1 的比较--结果可能会让你大吃一惊！

Phi-4 14B、GPT-4o 和 o1 的比较--结果可能会让你大吃一惊！

欢迎来到人工智能的世界，在这里我为开发者和人工智能技术爱好者呈现最新内容。我帮助你理解技术趋势和创新产品。 在这个故事中，我们将深入探讨来自 Phi-4、GPT-4o 和 o1 等主要参与者的一些最新 AI 发展。 2024年1月7日，微软在 Hugging Face 上发布了小型语言模型（SLM

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构建具有图像字幕和可视化问答功能的聊天应用程序

构建具有图像字幕和可视化问答功能的聊天应用程序

学习如何使用 Chainlit 创建互动聊天用户界面 在我之前的文章中，我向您介绍了 Chainlit，这个开源的 Python 库，使得创建基于聊天的用户界面变得简单： 在那篇文章中，我涵盖了聊天应用的基本结构，并演示了如何处理文本和文件输入，特别是图像。在这篇文章中，我将基于这个基础，深入探讨 Chainlit。这一次，我们将创建一个完全功能的聊天应用程序，使您能够：

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多模式 RAG 系统建设指南

多模式 RAG 系统建设指南

随着世界向更加多样化和整体化的数据处理转变，传统的检索增强生成（RAG）系统因仅限于文本数据而滞后。为了解决这个问题，多模态 RAG 系统应运而生，成为下一个重要的发展。这些系统使用文本、图像、表格等多种数据类型，并利用先进的多模态语言模型（LLMs）来提供上下文相关和准确的结果。 本文详细介绍了多模态 RAG 系统的架构、工作流程和实际实施，同时提供了使用 LangChain 和向量

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使用 Flux 进行图像创作：详细提示完全指南

使用 Flux 进行图像创作：详细提示完全指南

想了解如何使用人工智能和FLUX生成惊艳的图像吗？ Flux，这个创新的图像生成AI模型，使您能够精准地实现您的想法。在本文中，我想揭示一些关于创建提示的细节，以充分利用Flux的强大功能，并让您获得意想不到的结果。我希望我们能发现Flux与Stable Diffusion之间的关键差异，学习如何逐步构建提示，并掌握控制您创作中每个元素的策略。 *Flux与Stable Dif

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不可思议！DeepSeek-R1开源模型超越GPT-4的秘密！

不可思议！DeepSeek-R1开源模型超越GPT-4的秘密！

如果你一直关注AI领域，你就会知道，构建最强大、具备推理能力的模型的竞争一直由OpenAI、Anthropic和Google等大公司主导。但请保持冷静，因为游戏规则刚刚改变。中国AI公司DeepSeek发布了一颗重磅炸弹：DeepSeek-R1，一个完全开源的推理模型，不仅与OpenAI的O1竞争——它的表现让人大吃一惊。最棒的是？它完全在MIT许可证下开源。没错，你没看错。

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DeepSeek-R1-Lite-Preview：人工智能推理的新时代

DeepSeek-R1-Lite-Preview：人工智能推理的新时代

人工智能（AI）在突破界限方面并不陌生，但偶尔会出现一些创新，让我们停下脚步，仔细关注。其中一个创新就是 DeepSeek-R1-Lite-Preview，这是由中国AI实验室 DeepSeek 开发的先进推理AI模型。该模型不仅提升了推理能力的标准，还在基准测试中取得了令人印象深刻的成绩，使行业巨头如OpenAI也感受到了压力。 在本文中，我们将更深入地了解De

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