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Blog Posts

多模态多语言视觉描述技术：基于Llama 3.2与NLLB-200的图像视频分析方法

多模态多语言视觉描述技术：基于Llama 3.2与NLLB-200的图像视频分析方法

使用Meta的Llama 3.2 11B Vision Instruct、Facebook的600M NLLB-200和LLaVA-Next-Video 7B模型生成多语言图像和视频标题、描述标签以及情感分析。 视频： 可口可乐公司，1971年，“Hilltop”广告， featuri

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我对 2025 年人工智能的五大预测

我对 2025 年人工智能的五大预测

以及一些非预测 正确预测未来是具有挑战性的。 问一下——以一个广为人知的流行文化偶像为例——汉娜和巴贝拉，杰森一家（The Jetsons）的创作者，他们想象了一个有飞行汽车和机器人女佣的未来，但没有想到互联网或智能手机会出现在我们的未来。 特别是在AI领域，许多失败的过于乐观的预测也导致了失望，最终出现了所谓的“AI寒冬”，即AI资金枯竭的时期。整个领域从公众视野中退回到不为人知的研

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o1:ChatGPT 的新模式再次改变了数据分析！(比特币分析）

o1:ChatGPT 的新模式再次改变了数据分析！(比特币分析）

测试 ChatGPT 的新 O1 模型，进行比特币数据分析 ChatGPT 最近宣布将在 12 天内分享 12 个新功能，今天是第一天。正如您从我之前的文章中所读到的，我们已经看到了他们第一天的功能，包括 O1 模型。 o1 模型 这个模型在一段时间前以 o1-preview(beta) 的名称发布。看起来测试阶段已经结束，现在我们有了 o1 模型。根据基准测试结果

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OpenAI 的 O3 模型：崛起与信任的重构

OpenAI 的 O3 模型：崛起与信任的重构

从我第一次听到那些低声的传闻开始，我内心深处便感受到了一种变化。这是一种渴望的紧张感，夹杂着怀疑。柔和的声音围绕着一个神秘的“o3”推理模型。 o3 Open AI ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1*fjKrpXECxJXGDgO5xxEvaw.p

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OpenAI新语言模型O3与O3-mini的潜力与挑战

OpenAI新语言模型O3与O3-mini的潜力与挑战

我一直密切关注 OpenAI 的更新，兴奋地分享一些最新消息：OpenAI 刚刚宣布了他们最新的两个语言模型 O3 和 O3-mini。在观看了最近的演示并深入了解它们的能力后，我不禁觉得这些模型有潜力彻底改变我们使用 AI 创建内容、翻译语言和回答问题的方式。在这篇文章中，我将介绍我对 O3 和 O3-mini 的了解，它们的优点和局限性，以及它们可能如何重塑基于语言的技术的未来。

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OpenAI O3模型：人工智能的新进展与挑战

OpenAI O3模型：人工智能的新进展与挑战

在快速发展的人工智能领域，OpenAI最新的模型O3引起了广泛关注。O3声称具备增强的推理能力和在基准测试中的出色表现，被视为相较于其前身的一次重大进步。但这对开发者、企业和更广泛的人工智能领域意味着什么呢？让我们深入探讨细节、现实世界的影响以及社区反应，以理解O3的真正影响。 什么是 O3？ O3 是 OpenAI 的第三代大型语言模型 (LLM)，旨在超越其前身的能力。除了

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OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

一个简短的代码参考供构建使用。 作为一名热衷于AI教育的开发者，我一直对如何使复杂问题解决变得更加互动和吸引人充满兴趣。 最近，我开始了一项实验，旨在将OpenAI的Swarm框架与Ollama的本地LLM部署结合起来。 我的目标？创建一个智能的数学辅导员，既像耐心的老师一样平易近人，又像经验丰富的审阅者一样细致入微。 我为什么构建这个：不仅仅是另一个数学求解器

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基于智能工作流的金融文档处理自动化解决方案

基于智能工作流的金融文档处理自动化解决方案

金融文档如 SEC 10-K 报告通常复杂且繁琐，但通过合适的工作流，整个过程可以得到改造。我开发了一种集成 Phidata、n8n 和 Qdrant 的简化解决方案，以自动化金融文档分析。该工作流无缝处理报告，提取精确且结构化的见解，并将其存储在 Qdrant 中，这是一种强大的向量数据库，能够实现高级搜索和检索功能。结果是处理金融数据的方式更加快速、高效，使决策者能够获取和利

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人工智能代理的 5 个等级

人工智能代理的 5 个等级

自主 AI 代理是能够独立执行一系列复杂任务以实现目标的 AI 系统。 AI 代理、自主代理、代理应用程序或我所称的代理 X 这些术语是可以互换使用的。 一些背景 我喜欢敏捷在组织中崛起的例子，其中项目经理演变为Scrum Master，适应迭代开发周期。 同样，Conversational AI 也经历了转变，从基本的 **chatbot framew

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浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外，您可以询问有关您的数据的问题，这将为您提供该问题的回答。免责声明：本文仅用于教育目的。我们不鼓励任何人抓取网站，特别是那些可能有反对此类行为的条款和条件的网络属性。现有的RAG系统存在显著的局限性，包括依赖扁平数据表

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AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen是微软提供的一个开源框架，用于构建能够通过对话模式协作完成任务的智能体。AutoGen简化了AI开发和研究，支持多种大型语言模型（LLMs）、集成工具和先进的多智能体设计模式。您可以在本地开发和测试智能体系统，然后根据需求将其部署到分布式云环境中。 该框架允许开发者通过多个智能体构建LLM应用，这些智能体可以相互对话以完成任务。AutoGen智能体是可定制的、可对话的，并

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使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

多智能体简介使用 crewAI 的多智能体系统正在改变我们处理复杂决策的方式。通过整合多个人工智能智能体，这些系统实现了自主决策，正在革新医疗、金融和交通等行业。在本博客中，我们将深入探讨多智能体系统的世界，探索其应用、优势以及 crewAI 在这一创新技术中的角色。什么是多智能体系统？多智能体系统（MAS）由多个自主智能体组成，这些智能体相互作用

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利用长期持久内存和原子代理打造更智能的人工智能代理

利用长期持久内存和原子代理打造更智能的人工智能代理

任何 AI 助手中最有用的功能之一无疑是拥有 持久的长期记忆。无论目标是了解用户更多信息、根据用户偏好调整 AI 的行为，还是记住重要事件，为您的 AI 助手 / 代理 / … 提供某种形式的 长期持久记忆存储 是实现这一目标的核心需求之一。 在我们深入之前：我们将使用 [Atomic Agents](https://github.com/Bra

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深入了解 LlamaIndex 工作流程：事件驱动的 LLM 架构

深入了解 LlamaIndex 工作流程：事件驱动的 LLM 架构

实践后的进展与不足 最近，LlamaIndex 在其某个版本中引入了一个新功能，称为 Workflow，为 LLM 应用提供了事件驱动和逻辑解耦的能力。 在今天的文章中，我们将通过一个实际的迷你项目深入探讨这个功能，探索新内容和仍然不足之处。让我们

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Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation：实时健康监测指南

Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation：实时健康监测指南

探索这种模块化架构如何彻底改变实时医疗数据分析，增强对高风险老年人的监督。通过将多智能体系统（MAS）与检索增强生成（RAG）集成，本指南为医疗保健和人工智能领域的专业人士提供优化患者监测和提供准确、可操作见解的工具。 介绍 传统的医疗监测系统通常依赖于静态的线性管道。数据被处理，规则被应用，结果被生成。虽然这种线性方法有效，但可能显得僵化，适应性差，并且对患者不断变化的临

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