这款开源人工智能模型，你可以进行微调、蒸馏并在任何地方部署。最新的指令调优模型有8B、70B和405B版本可供选择。 模型 405B 旗舰基础模型，支持最广泛的使用案例。 70B 性能卓越、成本效益高的模型，支持多种使用案例。 8B 轻量级、超快速的模型，可在任何地方运行。 关键能力 工具使用 多语言代理 复杂推理 编码助手 让羊驼成为你自己的 使用我们的开放生态系统，通过选择一系列差异化
[AI Mem0] 概览，智能自我改进记忆层 之前介绍了一下概览，今天来看下快速开始 很简单，基本上就是CRUD 安装 pip install mem0ai 基本使用 初始化 基础 from mem0 import Memory m = Memory() 高级 如果是在生产环境使用，如下 运行 qdrant 服务 docker pull qdrant/qdrant docker run
概览 Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。 核心功能 用户、会话和AI代理记忆：在用户会话、交互和AI代理之间保留信息，确保连续性和上下文。 自适应个性化：根据用户交互和反馈持续改进个性化。 开发者友好的API：提供一个直观的API，以便于无缝集成到各种应用中。 平台一致性：确保在不同平台和设备上行为和数据的一致性。 托管服务
当你想开展AI业务，却没有GPU，你该怎么办？ 可以考虑用Cog，将AI服务部署在云上，serverless。 我们来看下，如何用Cog将其上云。 找一台开发服务器 Cog 安装 sudo curl -o /usr/local/bin/cog -L https://github.com/replicate/cog/releases/latest/download/cog_`uname -s`_`u
之前，我们看过了 Perplexica 的介绍，特点和架构，了解了其工作原理。今天，我们一起来部署下。
快手推出了 LivePortrait，具有拼接和重定向控制的高效肖像动画。
Mixture-of-Agents (MoA) 是一种新颖的方法，它利用多个 LLMs 的集体优势来增强性能，实现最先进的结果。通过采用每层
fabric 是一个使用人工智能增强人类能力的开源框架。
Devyan 是一个由人工智能驱动的软件开发助手，它协调一组代理来解决编程任务。它使用 OpenAI 的基于 GPT 的代理来执行各种角色，如架构设计、实施、测试和审查。
为什么要使用CrewAI？ AI协作的力量不容小觑。CrewAI旨在让AI代理能够扮演角色、共享目标并作为一个协调的单元运作——就像一支训练有素的团队。无论您是在构建智能助手平台、自动化客户服务组合，还是多代理研究团队，CrewAI都提供了复杂多代理交互的基础。 开始 安装 pip install crewai pip install crewai[tools] 代码 import os fro
今天来看一个项目，Devyan。 概述 Devyan 是一个由人工智能驱动的软件开发助手，它协调一组代理来解决编程任务。它使用 OpenAI 的基于 GPT 的代理来执行各种角色，如架构设计、实施、测试和审查。 特点 架构师代理：根据用户输入设计解决方案的架构。 程序员代理：根据架构设计实施解决方案。 测试员代理：测试实施的解决方案，以确保它满足要求且无错误。 审查员代理：审查架构、实施和测试结
今天看到一个项目，Fabric，我们一起来看下 介绍 fabric 是一个使用人工智能增强人类能力的开源框架。 为什么需要Fabric 因为作者认为，人工智能很强大，不存在能力问题，存在的是集成问题。 Fabric 的创建就是为了解决这个问题，让每个人都能精细地应用人工智能来应对日常挑战。 哲学 技术的目的是帮助人类繁荣。 将问题分解为组件 将问题分解为组件，然后一次一个地应用人工智能。 有点类似
上一篇文章，我们对 Perplexica 做了个基本介绍，包括特点，以及如何安装。今天，我们来深入看下 Perplexica 的架构。
Perplexica是一个开源的、由AI驱动的搜索工具或搜索引擎，它深入互联网寻找答案。受到Perplexity AI的启发，它是一个开源选项，不仅仅搜索网络，而且理解你的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来精炼结果，并提供带有引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新且完全开源，Perplexica确保你总是获得最新信息，同时不牺牲你的隐私。
上下文缓存（Context Caching）是一种高效的数据管理技术，它允许系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据
今天看到一个项目，Mixture-of-Agents (MoA)，打开了一个新思路。 介绍 Mixture-of-Agents (MoA) 是一种新颖的方法，它利用多个 LLMs 的集体优势来增强性能，实现最先进的结果。通过采用每层包含多个 LLM 代理的分层架构，MoA 仅使用开源模型，在 AlpacaEval 2.0 上的得分为 65.1%，显着优于 GPT-4 Omni 的 57.5%！ 我
快手推出了 LivePortrait，具有拼接和重定向控制的高效肖像动画。 快速开始 下载代码，准备环境 git clone https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait cd LivePortrait # create env using conda conda create -n LivePortrait python==3.9.18 conda activ
[AI Perplexica] AI驱动的开源搜索引擎 [AI Perplexica] 深入解析，AI 架构揭秘 之前，我们看过了 Perplexica 的介绍，特点和架构，了解了其工作原理。 今天，我们一起来部署下 安装 docker 安装 docker https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 安装 docker compose
Kimi 的上下文缓存（Context Caching）技术，开启了公测。我们一起来看下。 介绍 上下文缓存（Context Caching）是一种高效的数据管理技术，它允许系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据或信息。这样，当您再次请求相同信息时，系统可以直接从缓存中快速提供，而无需重新计算或从原始数据源中检索，从而节省时间和资源。 效果 费用最高降低 90 % 首 Token 延迟降低
[AI Perplexica] AI驱动的开源搜索引擎 上一篇文章，我们对 Perplexica 做了个基本介绍，包括特点，以及如何安装。 今天，我们来深入看下 Perplexica 的架构。 Perplexica 的架构 Perplexica 的架构由以下关键组件组成： 用户界面: 一个基于网页的界面，允许用户与 Perplexica 互动以搜索图像、视频等内容。 代理/链: 这些组件预测
今天，我们将踏上一段关于MoneyPrinterTurbo的探索之旅，这是一个文生视频工具，旨在让视频创作变得轻松而有趣。故事的开始想象一下，你只需要提供一个视频主题或关键词，剩下的——视频文案、素材、字幕、背景音乐，全部自动生成，最终合成一个高清的短视频。这听起来像是魔法，但MoneyPrinterTurbo让它成为了现实。安装与配置我们的旅程从安装开始。首先，我们需要安装ImageMagick
之前，我们有介绍过 Perplexcity 现在，开源市场上，也有一款对标产品 Perplexica ，我们来看下 界面很像 介绍 Perplexica是一个开源的、由AI驱动的搜索工具或搜索引擎，它深入互联网寻找答案。受到Perplexity AI的启发，它是一个开源选项，不仅仅搜索网络，而且理解你的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来精炼结果，并提供带有引用来源的清晰答案。
在一个阳光明媚的早晨，我坐在电脑前，满怀期待地按下了“构建”按钮，准备生成我的新网站。这个网站的目标是为每个单词生
Aider 是一个让你在终端里与AI搭档编程的工具。想象一下，你和一个超级智能的编程小伙伴在一起，Aide用。
今天，我们将踏上一段关于MoneyPrinterTurbo的探索之旅，这是一个文生视频工具，旨在让视频创作变得轻松而有趣。 故事的开始 想象一下，你只需要提供一个视频主题或关键词，剩下的——视频文案、素材、字幕、背景音乐，全部自动生成，最终合成一个高清的短视频。这听起来像是魔法，但MoneyPrinterTurbo让它成为了现实。 安装与配置 我们的旅程从安装开始。首先，我们需要安装ImageMa
Omost 是一个创新的项目，它利用大型语言模型（LLM）的编码能力来生成图像，特别是通过图像合成技术。项目的名称“Omost”发音类似于“almost”，寓意着使用该项目后，用户的图像生成工作几乎可以完成。同时，“O”代表“omni”（多模态），而“most”则表示项目旨在最大化模型的潜力。Omost 提供了一些LLM模型，这些模型能
Stable Diffusion 3 Medium(SD3) 开源了，我们来看下。
今天介绍一个新的AI项目，StoryDiffusion，用于生成一致性连贯的图像和视频。因为它的一致性，因此可以用于创建漫画，或者长视频。官方示例可看文末链接，这里不再赘述。
今天给大家介绍一个超级酷炫的AI项目，叫做 Aider。 介绍 Aider 是一个让你在终端里与AI搭档编程的工具。想象一下，你和一个超级智能的编程小伙伴在一起，Aider 让大型语言模型（LLMs）成为你的编程搭档，帮助你编辑本地 git 仓库中的代码。无论是从零开始的全新项目，还是现有的git仓库，Aider都能驾驭。最棒的是，它与 GPT-4o 和 Claude 3 Opus 配合简直天作之
在一个阳光明媚的早晨，我坐在电脑前，满怀期待地按下了“构建”按钮，准备生成我的新网站 AI words。这个网站的目标是为每个单词生成一个单独的页面，总共有5000个单词。可是，构建过程竟然需要整整14分钟！我心想，难道没有办法让这个过程更快一些吗？ 初探性能瓶颈 于是，我决定与我的AI助手进行一次深入的对话。我们讨论了各种可能的优化方案，并最终决定先进行详细的性能分析。我们加入了 metrics
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