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编辑｜云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）4月17日凌晨1点，一半OpenAI的模型精锐都出来秀肌肉了！凌晨一点，OpenAI派出了8位新老大将齐聚今晚的直播间，一起解说OpenAI新发布的目前OpenAI最为强大、最为智能的模型：满血o3和o4mini！可以说这次发布的重点和卖点就是：实用价值（真能代替你干活）！‍‍‍‍‍‍“这些是首批得到顶尖科学家和律师认可的模型，这些模型能够产生真正有价值且实用的新想法。我们已经看到了非...

项目亮点OWL(OpensourcedWorkflowLearner)是由CAMELAI团队推出的开源AI智能体项目，完全复刻Manus的核心功能，并在灵活性和开源生态上实现超越：GAIA性能天花板：以57.7%的基准测试得分碾压HuggingFace的OpenDeepResearch（55.15%）逆向工程黑科技：通过六步拆解Manus工作流（Ubuntu容器启动→知识召回→数据挂载→任务清单生成→工具链执行），实现技术路线透明化跨平台掌控力：融合CRAB技术，可同时操控电脑、手机等多设备，...

在当今数字化的时代，信息和知识如同浩瀚的海洋，而我们每个人都要在其中寻找属于自己的宝藏。想象一下，作为一名医生，你手中握有海量的科研资料，它们如同一座座知识的孤岛，等待着被探索和整合。如果能够拥有一位专属的“知识机器人”，它不仅能够学习并吸收你所有的资料，还能在你需要时，迅速为你提供精准的答案，这将是多么令人向往的事情啊！你无需再耗费大量时间在繁琐的资料检索中，只需简单地向它提问，答案便如自来...

4月15日，快手可灵2.0正式上线——上传几张图、几句话，AI就能给你剪出一段逼真到怀疑人生的视频！这次升级有多炸炸裂？视频效果全面提升：可灵2.0在动态质量、语义响应、画面美学等方面的呈现效果实现全球领先，同时全面升级视频及图像创作可控生成与编辑能力，上线全新的多模态视频编辑功能，能灵活理解用户意图；导演级操控：上传一张模特图+商品视频，AI能自动合成带动态光影的广告大片；局部精修：对专业创作者而言，可灵2...

编辑李美涵出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）据《AI科技评论》报道，字节跳动AILab将整体并入Seed团队，标志着这个成立已久的老牌研究院式组织，正在被一种更“扁平化”的新型研发模式彻底取代。自2025年2月原GoogleDeepMind副总裁吴永辉加入字节以来，字节的AI业务陆续迎来一系列组织架构和人事上的重大调整。原本由朱文佳独立负责的Seed部门，如今逐步演变为吴永辉与朱文佳分工协作的双负责人机制：朱文佳主抓模型应用方...

今天，可灵全系正式进入2.0时代了！先来看看2.0动态质量、语义响应、画面美学等维度做了升级，直接看视频是最直观的：要知道，可灵1.6表现已经相当能打，做到了文生图行业第一，文生视频行业第二的水平。根据发布会介绍，可灵AI全球用户规模突破2200万，过去的10个月里，其月活用户量增长25倍，累计生成超过1.68亿个视频及3.44亿张图片。而这次2.0的重磅发布，直接让可灵系列成为当之无愧的世界冠军——还是双料的。在文生图模...

编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）今天的智谱非常了不起，一天内同步发生了三件大事！每一件事都让界内十分提气！第一件事，智谱成为了首家启动IPO的“大模型六小龙”公司；第二件事，改了全球域名：z.ai；第三件事，一口气发布且开源了六款模型。开启IPO、上线全球域名、开源6款模型，每件都能成为当天的热搜，巧的是，同一天爆发开了。1.首个IPO，为什么是智谱？4月15日，一张中国证监会官网的截图被AI圈传开，官...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2504.02782代码&数据集：https:github.comPicoTrexGPTImgEval亮点直击GPTImgEval，首个通过三个成熟基准（包括文本到图像生成、编辑和理解引导生成）定量和定性评估GPT4o图像生成能力的基准测试。全面结果突显了GPT4o在图像生成和理解能力上优于先前模型的卓越表现。基于测试结果深入分析，包括：（1）通过基于分类器的图像分析研究GPT4o的潜在底层架构；（2）对其弱点的系统性实证研究，包括常见...

今天凌晨1点，谷歌DeepMind终于将大家期待已久的Veo2整合到GeminiApp应用中，全面开放使用。Veo2可以最高生成8秒720P电影级视频，在运镜、文本语义还原、物理模拟、动作一致性等方面非常优秀，同时支持图片转视频功能。根据谷歌公布的测试数据显示，Veo2在用户偏好和提示还原方面已经超过了Sora、可灵1.5、MetaMovieGen和Minimax。此外，从今天开始开发人员可以在GoogleAIStudio中通过API使用Veo2。API详细地址：​​https:ai.g...

我见过的最省的GPT4o，Claude，Gemini2级别的模型，而且是国内唯一有机会上桌的，其实海外目前和这三家有资格掰手腕的也只有它自己，可以负责任的说其他的模型不配上桌吃菜（Gemini上个月都没资格）。其实性能好就不说了，DeepseekR1就还不错，国内讲道理是第一家做inferencetimingscalinglaw的模型，阿里是第二家，其他的就不太值得谈论了，其实国外也只有GPT和Google有资格，没想到年底还能出个DeepseekV3，在传统scalinglaw...

阿里的Ma等人于2018年在论文《EntireSpaceMultiTaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPostClickConversionRate》中提出了ESMM模型，用于建模电商推荐系统中点击后转化率的预估问题，同时有效缓解了样本选择偏差和数据稀疏问题。本文将从ESMM模型提出的背景、问题建模、模型原理及损失函数涉及方面进行详细的阐述。1.ESMM模型背景（1）在电商推荐系统中，用户的行为一般遵循“曝光点击转化”的顺序，ESSM主要用于建模点击...

我集中精力，花2个多小时把DifySandbox官方源码研究了一下，终于理清了Sandbox执行代码的逻辑，顺便实现了在不修改官方difysandboxdocker镜像，用户上传文件后路径的获取和对Excel文件的数据处理。话不多说，先看效果。一个有9406条数据的Excel文件瞬间完成了数据处理工作。下面我来说一下，这个如何实现。Dify安装成功后，会有10个Docker容器，其中dockersandbox的作用是用来执行工作流中”代码“这个节点运行的代码。这样就保...

MCP（ModelContextProtocol）的热度还未消散，新的Agent接口标准A2A（Agent2Agent）又悄然登场。就在上周，Google在CloudNext大会上正式推出了Agent2Agent（A2A）开放协议。简单来说，A2A旨在为Agent之间的通信提供一个开放标准，促进不同Agent之间的协作与交互。目前，AI领域有三大巨头在Agent生态中积极布局：Anthropic：推出了MCP，旨在标准化AI大模型与外部工具和数据源的交互。Google：推出了A2A，专注于Agent之间的通信和...

在本文中，我将从使用者的角度出发，分享关于MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）的实用内容，本文旨在回答以下5个核心问题：什么是MCP？为什么需要MCP？作为用户，我们如何使用开发MCP？MCP架构设计剖析MCP运作机制剖析1、什么是MCP？MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）的起源可以追溯到2024年11月25日，Anthropic在其发布的文章《IntroducingtheModelContextProtocol》中首次提出了这一概念。MCP定义了应...

大多数普通人眼里AI的模样是什么？看着网站草图，AI就自动做了一个原形网站。只需要告诉AI指令，它就帮你完成了一系列的机票订票流程。许多人更是憧憬过AllinOneApp——我只要动嘴，一切活有AI搞定。可以说，现阶段的AI使用形态，充其量就是个氛围组。我只能获取必要的资料指引，具体的活还得我自己来干。而过去两年的发展，AIAgent不过是雷声大，雨点小的玩意了。做的人很多，但是能够在路人之间火出圈的产品，大抵也只有Manus...

模型架构KimiVL模型整体架构框架与前期内容介绍的llava、reyes等多模态大模型的架构大差不差，组成形式：视觉编码器（MoonViT）+MLP层+MoE的LLM。模型架构1.MoonViT：视觉编码器MoonViT的设计目标是能够以图像的原始分辨率处理图像，从而消除复杂的子图像分割和拼接操作。这种设计使得MoonViT能够更灵活地处理不同分辨率的图像，而不需要进行额外的预处理步骤。实现方式：图像分块和拼接：MoonViT采用NaViT中的打包方法，将图像...

“大模型的使用就类似于汽车驾驶，只有有经验的老司机才能真正开好车。”随着人工智能技术的发展，大模型的应用范围越来越广，因此学习和使用大模型成了一个必不可少的技能。但很多人面对的问题是，不知道应该怎么学习大模型，因此我们今天就来讨论一下大模型的学习方式。怎么学习大模型或许你可能并不懂人工智能，你也可能不懂大模型技术，但是你懂汽车驾驶吗？也就是开车。工具思想如果说你不知道应该怎么学大模型，甚至觉得...

今天，国内AI行业迎来了一场震撼性的开源盛宴——智谱AI（ZhipuAI）一口气免费开源了6款GLM系列大模型，涵盖基座、推理、沉思三大类别，并细分9B和32B两种参数量级。更令人振奋的是，其中GLMZ132B推理模型实测速度高达200tokens秒，登顶国内商用模型速度之最，而价格却仅为DeepSeekR1的130，甚至部分版本完全免费商用！这一波操作，不仅让开发者直呼“真香”，更让行业开始思考：大模型的商用门槛是否正在被彻底打破？免费开源...

北京时间4月15日凌晨，OpenAI毫无预兆地上线了GPT4.1系列模型！包含GPT4.1标准版、轻量级GPT4.1mini和极致性价比的GPT4.1nano三款模型，性能全面超越GPT4o，支持百万级token上下文处理，价格却更低。这一发布不仅让开发者直呼“真香”，更标志着AI技术向实用化迈出关键一步。颠覆性突破性能全面碾压前代，长文本理解史诗级升级百万token上下文窗口：GPT4.1系列支持100万tokens的上下文长度（相当于一本长篇小说的体量），是GPT4...

在人工智能技术日新月异的今天，昆仑万维再次以惊人的创新力震撼业界——全新升级的SkyworkOR1(OpenReasoner1)系列中文推理大模型正式发布！这不仅是一次技术迭代，更是一场关于开源精神与AI普惠化的革命性突破。120参数量，比肩640B顶级模型SkyworkOR1系列最令人惊叹的，莫过于其"以小博大"的卓越性能。据官方数据显示，旗舰版本SkyworkOR132B虽然参数量仅为32B，却能在多项基准测试中与参数量高达640B的DeepSeekR1打得有来有...

Seaweed7B:CostEffectiveTrainingofVideoGenerationFoundationModel20250411｜ByteDance,ByteDanceSeed🔺83​​http:arxiv.orgabs2504.08685v1​​​​​​https:huggingface.copapers2504.08685​​​​​​https:seaweed.video​​研究背景与意义Seaweed7B是一种中等规模的视频生成基础模型，参数量约为70亿。该研究的核心目标是探索一种成本高效的训练策略，在计算资源有限的情况下实现与大规模模型相媲美的性能。视频生成领...

在人工智能的发展历程中，大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的核心焦点。然而，传统的推理能力增强方法往往依赖于高质量的监督信号，如标注好的答案或外部奖励模型，这不仅成本高昂，而且难以扩展。近期，来自上海人工智能实验室、西安交通大学等机构的研究团队提出了一个革命性的解决方案——Genius框架，这是一个可泛化、纯无监督的高级推理自训练框架，能够让大语言模型在没有任何外部监督的情况下自我提升推理能力。传统...

大型语言模型（LLM）在处理超出训练长度的上下文时往往会遇到严重的性能下降问题。NVIDIA研究团队最新提出的SWANGPT架构通过巧妙的设计，成功解决了这一行业难题，无需额外的长上下文训练即可实现稳健的长度外推能力。本文深入剖析SWANGPT的创新架构、工作原理及其在长上下文处理领域的重大突破。1.长上下文处理的挑战与现状大型语言模型的上下文长度限制一直是制约其应用场景的关键因素。目前主流的Transformer架构在处理超出...

最近MCP这么火，了解了一段时间也该写篇总结，那就开始吧。1.什么是MCPMCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议），2024年11月底，由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。官网的介绍：https:modelcontextprotocol.iointroductionMCP包括几个核心功能：Resources是允许服务器公开可由客户端读取并用作LLM交互上下文的数据和内容，包括文件内容，数据库，API，图片等...

人工智能技术的快速发展催生了智能体（Agent）的广泛应用，但系统间的协作障碍逐渐显现。模型无法直接访问实时数据、工具调用标准不统一、多Agent协作缺乏规范等问题，成为制约AI规模化落地的核心瓶颈。这种情况下，智能体（Agent）之间的协作与通信是实现复杂任务的关键。由此，MCP（模型上下文协议）、ANP（Agent网络协议）和A2A（Agent到Agent协议）相继成为支持AIAgent通信和协作的重要协议和框架。三种协议各有独特的设计...

本文旨在介绍利用归因图技术对大型语言模型的计算回路进行逆向工程，目的是试图彻底搞清大型语言模型的决策过程。引言多年来，基于Transformer的大型语言模型（LLM）在从简单的信息检索系统到能够进行编码、写作、开展研究的复杂智能体等一系列任务上取得了长足的进步。然而，尽管这些模型功能强大，但它们在很大程度上仍然是黑匣子。给定输入，它们可以完成任务，但我们缺乏直观的方法来理解任务的具体完成方式。LLM旨在预测统...

在学术写作中，精准引用与优质文本生成至关重要，现有检索增强生成系统却难以满足需求。今天为大家带来一篇研究成果介绍，文中提出的ScholarCopilot框架，能训练大语言模型助力学术写作。它表现如何？又有哪些创新？快来一探究竟。参考文献article{wang2024scholarcopilot,title{ScholarCopilot:TrainingLargeLanguageModelsforAcademicWritingwithAccurateCitations},author{Wang,YuboandMa,XueguangandNie,PingandZeng,Huayea...

一、引言在人工智能领域，代理是一类借助大语言模型（LLM）来决定应用程序控制流的系统。随着开发的推进，这类系统往往会变得愈发复杂，给管理和扩展带来诸多难题。比如，你可能会遭遇以下状况：工具选择困境：代理可调用的工具繁多，导致在决策下一步使用哪个工具时表现欠佳。上下文管理难题：上下文信息过于繁杂，单个代理难以有效追踪和处理。专业领域需求多样：系统内需要涵盖多个专业领域，像规划师、研究员、数学专家等角...

北京时间4月15日凌晨，GPT4.1系列模型悄然上线，以百万token上下文处理能力和26%的成本降幅，直接宣告了GPT4.5的死刑。同时，GPT4.1以更低的成本、更长的记忆、更精准的指令控制，全面碾压GPT4o。目前，该系列包含了三个模型，分别是GPT4.1、GPT4.1mini和GPT4.1nano，只能通过API调用，并已向所有开发者开放。不过GPT4o已经加入了GPT4.1的部分功能。这次发布的4.1系列（含mininano）彻底颠覆玩法：编程：GPT4.1在SWEbenchVerifi...

今天凌晨1点，OpenAI进行了技术直播发布了最新模型——GPT4.1。除了GPT4.1之外，还有GPT4.1Mini和GPT4.1Nano两款模型，在多模态处理、代码能力、指令遵循、成本方面实现大幅度提升。特别是支持100万token上下文，这对于金融分析、小说写作、教育等领域帮助巨大。由于GPT4.1的发布，OpenAI宣布将会淘汰刚发布不久的GPT4.5，其能力可见一斑。目前，如果想体验GPT4.1而无法通过API身份验证的小伙伴，微软已经在AzureOpenAI上线了该...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2410.18775Git链接：https:github.comShilinLUVINE亮点直击提出了WBench，这是首个综合性基准测试，旨在评估11种代表性水印模型在多种图像编辑方法下的表现：图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成。该评估涵盖了7种广泛使用的编辑模型和算法，并表明当前的水印模型在面对这些编辑时表现脆弱。图像编辑主要会去除高频波段的水印信息，而低频波段的水印受影响较小。这一现象在某些模糊失真...

嘉宾Alex作者云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）AlexYeh回忆过去两年半的创业历程，用“一头深海中求生的鲨鱼”来形容GMICloud这家新创公司。海水中礁石隐藏在未知的角落，绕开礁石继续前行则成为了这条鲨鱼的常态。AlexYeh是AINativeCloud提供商GMICloud的创始人兼CEO。成立于2023年，GMICloud是他的第二次创业，在创业之前，他是亚太知名私募和风投公司里的董事，是加密货币与区块链生态圈里最年轻的合伙人，投资相关...

本文提出一种基于仿生学原理设计的形态特征提取器，通过模拟专家认知过程整合多尺度特征分析，使AI犬种识别准确率提升至90%，并为医学影像等细粒度识别领域提供技术启示。AI真的能像人类专家一样区分狗的品种吗？有一天散步时，我看到一只毛茸茸的白色小狗，心想：“那是比熊犬还是马耳他犬？”无论我怎么仔细看，它们看起来都几乎一模一样。对于哈士奇和阿拉斯加雪橇犬、柴犬和秋田犬，我总是犹豫不决。专业兽医和研究人员如何...

通用人工智能（GPAI）时代的风险与挑战通用人工智能（GPAI）系统，凭借其广泛的应用能力，正迅速渗透到我们生活的方方面面。这些基于基础模型并服务于多种用途的软件系统，已拥有庞大的用户群体。一些GPAI系统每周活跃用户已超过3亿。同时，GPAI系统在安全和权利影响领域的应用也日益广泛，如医疗保健、金融、教育和司法等(Maragnoetal.,2023;Young,2024;PerezCerrolazaetal.,2024)。然而，GPAI系统的广泛应用也伴随着巨大的潜...

在大语言模型（LLMs）的飞速发展进程中，DeepSeekR1凭借出色的性能脱颖而出，吸引了无数目光。而它背后的“秘密武器”——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）强化学习算法，更是成为大家热议的焦点。今天，咱们就用通俗易懂的方式，深入剖析一下这个让DeepSeekR1大放异彩的GRPO算法！1.GRPO诞生的“前因后果”在大语言模型的微调环节，强化学习（RL）起着举足轻重的作用。一直以来，近端策略优化（PPO）算法都是LLM微调的...

摘要由人工智能驱动的学习正在改变教育，要求教育者迅速掌握有效整合人工智能工具的技能，以便它们补充而非取代传统教学实践。生成式人工智能的快速发展带来了挑战，尤其是对于那些不太懂技术的教师或那些延迟学习这些工具的人，使他们面临落后的风险。随着学生快速适应广泛可用的模型如ChatGPT3.5和DeepseekR1，他们越来越多地用于学习、作业和评估。尽管已有关于教育中人工智能的讨论，但缺乏实际指导，说明医学教育工作者如...

“MTBench:AMultimodalTimeSeriesBenchmarkforTemporalReasoningandQuestionAnswering”时间序列与文本数据的结合对理解复杂现实现象至关重要，尤其在金融和天气预测领域。现有基准缺乏对时间序列数据与文本之间复杂关联的关注，未能处理文本与时间序列数据矛盾的情况。本文提出MTBench基准，旨在评估LLMs在金融和天气领域的多任务和多模态推理能力。MTBench通过将时间序列数据与相关文本信息对齐，促进跨模态互动，支持复杂推...

在机器学习中，向量化（Vectorization）是通过将数据和计算表示为向量或矩阵形式，从而利用高效的数值计算库（如NumPy）和硬件加速（如GPU）来提升计算效率的一种技术。向量化是机器学习、深度学习等领域的核心优化手段之一，能够显著减少代码复杂度、提高运行速度，并使算法更容易扩展到大规模数据集。一、向量化与机器学习的关系1.机器学习的核心是数学运算机器学习算法本质上依赖于大量的数学运算，例如：线性回归：计算θ(X...

在这篇文章中，我将介绍如何使用LangGraph、AgenticRAR、NanoGraphRAG以及Claude3.7Sonnet来创建一个基于智能推理（AgenticRAR）的聊天机器人，看完这篇文章之后你就学会了如何为你的业务打造一个强大的智能推理聊天机器人。我首先向你展示一下聊天机器人的效果：“生成代码，检查以下数字是否为回文数：123、121、12321、12345、123454321。”当用户提出问题时，初始推理Agent会对其进行分析，识别需要哪些专业Agent，并检测特...

本周，OpenAI再次放出大招。按照惯例，首日更新往往最重磅。而这一次，OpenAI在预告中就明确点名：这是一款为开发者准备的硬核模型，并用一个形象的比喻预热它——“开发者🤝超大质量黑洞”。图片OpenAI深夜官宣的GPT4.1，确实名副其实。百万Token的上下文窗口和显著增强的编程能力，让它成为开发者眼中的“智能协作者”——能吞下整本文档、分析复杂代码、生成完整模块，真正实现从“助理”到“代理”的跃升。图片GPT4.1在以下...

很多课程都会通过公式来说明Transformer，但是没有给你算过数，也没让你明白一件更重要的事：“自注意力给出来的输出，实际上表示了什么？”本文就想用一个质化、好懂、可实际运算的例子，带你真正看懂SelfAttention是怎么工作的，并解释它的输出真正意义!1.让我们再来回顾下什么是“注意力机制”？你看一段文字时，总会下意识的想：我要看哪些词？哪些字是我目前理解这句话的关键？注意力机制就是这样一种方法，它允许模型根据...

文档问答太难了含有丰富文本和视觉元素（如图表、图像等）的长文档，在进行文档问答时，现有的方案有其局限性：传统的大型语言模型（LLMs）仅能处理文本信息大型视觉语言模型（LVLMs）虽然能够处理视觉内容，但在处理长文档时往往效率低下，并且难以对文本和视觉信息进行有效的融合与推理。现有的检索增强生成（RAG）方法虽然能够从长文档中提取关键信息，但它们通常仅依赖于单一模态（文本或图像）进行检索，缺乏跨模态的信息...

WOT全球人工智能技术峰会是由51CTO开创的面向人工智能领域的高端技术会议品牌，它与另一大会品牌WOT全球技术创新大会一道，自2012年首次举办以来，历时十余年沉淀，累计吸引超过万名技术人员现场参与，同时吸引了数百家国内外知名科技企业和行业龙头、近千位技术领军人物深度合作。ChatGPT引爆的热潮没有丝毫减缓之势，而DeepSeek又给这一热度添了一把火。伴随大模型的快速迭代、持续演进，生成式AI技术从理念到实践，从应用落...

在开发代理式AI时，开发者往往需要在速度、灵活性和资源利用率间反复权衡。本文将向大家介绍Agno——一款用于构建多模态智能体的轻量化框架。其速度号称比LangGraph快上万倍，内存使用量则仅为150。事实上，Agno与LangGraph在使用体验上也有很大区别。本文将以亲身体会为基础对二者进行比较，具体介绍它们的不同之处、各自亮点与Agno的独特优势。概述​构建TriSage与MarketingAnalyst营销分析师智能体。​如果要求高速、低内存...

今天阿真Irene开源的一个文生图提示词火了，非常棒的一个AI设计博主，半夜还在更新。还有她肝的表情包，非常受欢迎。Image今天就实际使用大佬的提示词体验一下，这篇文章是基于博主的提示词进行跨越千年这个主题来撰写的，在此感谢原作者的付出。使用方法：​即梦AI字体我有点玩明白了，用这套Prompt提效50%古代诗人诗人朝代主要成就代表作品李白唐伟大的浪漫主义诗人，有“诗仙”之称《将进酒》《望庐山瀑布》杜甫唐伟大的现实...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2412.00857项目链接：https:nevsnev.github.ioFloED开源地址：https:github.comNevSNevFloEDmain亮点直击新颖的视频修复模型。提出了一种专用的双分支架构，通过流适配器（flowadapters）集成光流引导，从而增强时空一致性并生成协调的结果。高效的去噪过程。引入了一种无需训练的隐空间插值技术，利用光流加速多步去噪过程。结合流注意力缓存机制，FloED有效降低了由光流引入的额外计算成本。领先...

“在某个地方，有某种令人难以置信的事物等待着被知晓。”——卡尔·萨根在信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速、精准地获取所需信息，是困扰众多科研人员与行业从业者的难题。而今天，我们要介绍的Rankify，正是这样一款在学术界和工业界都备受瞩目的Python工具包，它以全面、模块化和用户友好的方式，为检索、重排以及检索增强型生成（RAG）提供了一站式解决方案。一、Rankify的诞生背景过去，检索领域经历了从纯基于词汇的...

在当今数字化时代，企业和教育机构每天都会收到海量的咨询问题。无论是客户支持、销售团队的提问，还是内部员工的咨询，手动回复这些问题不仅耗时费力，还容易出现回答不一致的情况。而基于人工智能的查询解答系统，能够快速、准确且高效地提供答案，极大地提升了工作效率和用户体验。今天，我们就来聊聊如何利用LangChain、ChromaDB和CrewAI构建一个基于检索增强生成（RAG）的智能查询解答系统。这个系统不仅能自动处理各种问...

在当今数字化飞速发展的时代，AI智能代理（AIagents）已经成为提升工作效率、优化企业流程的利器。它们能够自主处理各种日常重复性任务或复杂工作，从简单的设备采购到复杂的供应链规划，再到客户支持服务，AI代理的应用场景无处不在。然而，随着企业对AI代理的依赖程度越来越高，一个新的挑战也随之而来：如何让这些来自不同厂商、基于不同框架构建的AI代理实现无缝协作，从而最大化发挥它们的生产力？今天，我们将探讨一个全...

​引言：一个时代的十字路口我们正站在一个前所未有的技术变革的十字路口。人工智能（AI），特别是近年来以ChatGPT、Gemini等为代表的生成式AI的飞速发展，正以前所未有的速度和深度渗透到我们生活的方方面面。它不再仅仅是科幻小说的畅想，而是实实在在影响着我们的工作、学习、社交乃至思维方式的强大力量。面对这场汹涌而来的AI浪潮，一个根本性的问题摆在了我们面前：到2035年，当人类与AI的关系更加紧密、依赖性更强时，“...