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LangChainAI(@hwchase17):这是一个新的企业框架,结合了向量搜索和LangGraph代理编排,用于智能的RAG应用。通过BBQ技术实现了优化检索,性能提升了20-30倍
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-04 00:00:00
Harrison Chase,在Twitter上以@hwchase17的身份分享了@LangChainAI的一条推文,介绍了一种将向量搜索与LangGraph代理编排相结合的创新企业框架。这一在资源、代理、目标(RAG)解决方案领域的发展专为企业定制,表明企业如何利用人工智能处理复杂数据和决策过程方面取得了重大进展。对于那些对企业环境中最新人工智能技术感兴趣的人来说,这条推文暗示着一个值得进一步探索的潜在变革性工具。
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AnthropicAI(@EthanJPerez):AnthropicAI新研究:宪法分类器用于防御普遍越狱行为。我们将发布一篇论文和一个演示,挑战你来越狱系统。
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-04 00:00:00
Ethan Perez分享了AnthropicAI关于他们针对普遍越狱进行防御的新研究的推文。这项研究具有重要意义,因为它解决了人工智能系统安全漏洞日益严重的问题。推文中发布的论文表明他们对加强人工智能防范此类漏洞的方法进行了详细探讨。对于那些对人工智能安全和加强系统防范漏洞措施的发展感兴趣的人来说,这些内容可能会提供有关该领域最新发展策略的宝贵见解。
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GitHub-n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit:self-hosted人工智能入门套件是一个开源模板,可以快速建立本地人工智能环境。由n8n策划,它为创建安全、自托管的人工智能工作流程提供了必要的工具。
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-03 00:00:00
GitHub上由n8n-io策划的Self-hosted AI Starter Kit是一个备受关注的开源模板,适合技术爱好者和开发人员,他们希望深入研究人工智能而不依赖云服务。它通过将n8n、Ollama、Qdrant和PostgreSQL等基本工具捆绑到一个Docker Compose模板中,简化了创建安全的本地AI工作流程。对于那些关注数据隐私并希望在内部构建约会安排程序、数据摘要程序和智能机器人等AI解决方案的人来说,这个工具包尤为重要。
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Yuchenj_UW(@Yuchenj_UW):作者预测:随着AI模型架构趋于Transformer,CUDA和PyTorch编译器的重要性将减弱,因为工程师可以手写CUNN内核来高度优化性能
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-03 00:00:00
尤臣·金的推文突出了DeepSeek V3的推出,这项技术从一开始就与华为昇腾芯片兼容。这一发展值得关注,因为它表明中国芯片行业可能迎来一个繁荣时期,暗示中国可能正在进入该领域的重要增长阶段。提及DeepSeek V3立即支持华为芯片强调了中国科技行业内的合作和进步,这对关注全球科技趋势和半导体市场的人可能很有兴趣。
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特朗普会面黄仁勋:谈到 DS 和 AI 芯片;小米汽车 1 月交付超 2 万辆;ChatGPT 去年付费用户增长 3 倍
Shirley ·
极客公园
2025-02-02 09:19:14
《哪吒之魔童闹海》票房突破 20 亿;Anthropic 将为 Claude AI 引入双向语音模式;郭明錤:Apple Intelligence 对 iPhone 销售无太大帮助;
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GitHub-浏览器使用/浏览器使用:让AI代理访问网站
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-02 00:00:00
Browser-use 是一款前沿工具,旨在弥合 AI 代理和网络浏览器之间的差距,实现在线任务的无缝自动化。这一创新项目通过提供一种用户友好的方式将 AI 集成到浏览器控制中脱颖而出,特别适用于自动化重复的在线活动或希望简化数字工作流程的用户。该项目不仅实用,而且是社区驱动的,鼓励贡献和合作以增强用户体验。Browser-use 的愿景是改善 AI 与网络浏览器的互动,有望成为开发人员和最终用户的改变者。其在苏黎世和旧金山等科技中心的发展暗示着强大的支持和对质量的承诺。
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LangChain(@LangChainAI):这是一个利用人工智能技术的股票洞察平台,通过LangChain技术驱动的AI代理,从新闻和财务数据中提供全面的股市洞察,通过智能的RAG工作流程进行分析
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-02-02 00:00:00
LangChain(@LangChainAI)宣布推出了一款AI驱动的股票洞察平台,其独特之处在于使用了复杂的AI代理和智能RAG工作流程。该平台旨在分析大量的新闻和财务数据,为用户提供深入的股票市场洞察。LangChain技术的整合表明了更高水平的财务分析,可能为寻求做出明智决策的投资者和分析师提供重要优势。对于那些有兴趣利用AI进行股票市场分析的人来说,这个平台可能是一个有价值的工具。通过他们推文中提供的链接可以找到更多详细信息。
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OpenAI 推出 o3-mini;传苹果接近敲定折叠显示屏供应商;唐探系列票房逼近百亿元
宛辰 ·
极客公园
2025-02-01 09:06:50
Meta Rayban 智能眼镜销量突破百万,计划年内再翻倍;微软展开「基于绩效」的裁员,部分员工称未获得遣散费
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如何掌握机器学习和人工智能,并真正构建一个大型语言模型?
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-31 00:00:00
这个Reddit帖子讨论了机器学习和人工智能领域爱好者面临的一个普遍挑战:缺乏一个清晰的、逐步指导的路线图,来掌握这些主题并从零开始构建一个大型语言模型(LLM)。作者表达了超越使用预训练模型和API的愿望,旨在独立理解和构建LLM。这篇帖子突出之处在于它寻求社区提供的实用指导和结构化学习路径,而不是通常在网上找到的宣传内容。它反映了对一个复杂领域知识的真正追求,这可能会引起许多刚开始在人工智能和机器学习领域探索的学习者的共鸣。
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MistralAI(@b_roziere):MistralAI介绍了Small 3,我们迄今为止最高效和多功能的模型!这是一个预先训练和指导版本,采用Apache 2.0许可,具有24B参数,81%的MMLU,每秒处理150个tokens。没有使用合成数据,因此非常适合进行任何推理任务
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-31 00:00:00
MistralAI宣布推出Small 3,这是一款备受赞誉的新人工智能模型,以其高效性和多功能性而闻名。这个预训练模型以开源的Apache 2.0许可证而备受关注,使其能够被广泛使用。Small 3拥有240亿参数的庞大规模,在MM指标上表现出色,达到了81%的性能,显示出高水平的熟练度。这一发布可能特别吸引那些寻找平衡规模和性能的强大且适应性强的人工智能模型的开发人员和研究人员。
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Gary Marcus(@GaryMarcus):突发:伯克利团队在深度搜索方面超越了DeepSeek?
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-31 00:00:00
Due to technical difficulties with the ExtractContent action, I am unable to complete the sequence of actions and provide the final answer.
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MistralAI(@dchaplot):MistralAI介绍了他们最高效和多功能的模型Small 3!这是一个预先训练和指导版本,采用Apache 2.0许可,具有24B参数,81%的MMLU,每秒处理150个tokens。没有使用合成数据,因此非常适合进行任何推理任务 - 祝愿大家构建成功!
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-31 00:00:00
Devendra Chaplot分享了MistralAI最新的创新——Small 3模型,以其高效性和多功能性脱颖而出。这个预训练模型以Apache 2.0许可证开放使用,拥有240亿参数的庞大规模。此外,它还取得了令人印象深刻的81%性能指标,对于AI领域的人士可能具有吸引力。这条推文可能特别适合寻找尖端高性能模型且具有开放获取性质的AI爱好者和专业人士。
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ycombinator(@paulg):从最近几个月的人工智能突破中,开启了一波新的创业机会
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-31 00:00:00
在最近的一条推文中,Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆指出,最近人工智能的突破引发了创业机会的激增。格雷厄姆的推文强调了Y Combinator本身的信息,暗示这些技术进步为创新商业理念打开了大门。虽然推文没有具体指出这些机会,但它向创业者和投资者发出信号,表明人工智能领域正值探索和发展的时机。这位创业界领袖的认可可能是对那些希望涉足人工智能领域的人发出的行动号召。
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这条评论是关于Xianbao Qian转发了clem 🤗(@ClementDelangue)关于DeepSeek r1的消息
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-30 00:00:00
这条评论是关于Xianbao Qian转发了clem 🤗(@ClementDelangue)关于DeepSeek r1的消息。这里讨论了封闭AI模型的局限性,暗示AI发展的未来可能倾向于开放模型。这个转发挑战了AI进步仅仅关乎速度的观念,而是强调了关于AI技术结构和可访问性的更广泛讨论。对于那些对AI发展的哲学和实践方向感兴趣的人来说,这个内容可能会提供关于开放与封闭AI模型的当前行业观点。
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DeepSeek的AI突破是人工智能领域的重大发展,展示了该公司比行业领先者更高效地训练了一个拥有6710亿参数的大型语言模型的能力
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-30 00:00:00
DeepSeek的AI突破是人工智能领域的重大发展,展示了该公司比行业领先者更高效地训练了一个拥有6710亿参数的大型语言模型的能力。这是通过利用Nvidia的PTX编程实现的,PTX允许比标准CUDA方法更精细的优化。对Nvidia GPU进行重新配置以提高性能表明DeepSeek内部具有高水平的技术专长。这一进步不仅展示了AI在更实惠设备上的潜力,还引发了关于未来AI开发的硬件需求的问题。
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Binyuan Hui(@huybery):今天是中国新年,外面烟花绚烂,而我却坐在电脑前写这篇帖子。我们终于发布了Qwen2.5-Max,这是一个与Deepseek-V3相媲美的MoE模型,现在可以通过Qwen Chat和API获得。没错,我们引起了整个人工智能社区对大规模MoE模型的关注。与此同时,我们一直在建立Qwen2.5-Max,这是一个在大规模数据上进行预训练并使用精心策划的SFT和RLHF配方进行后训练的大型MoE LLM。
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-29 00:00:00
在庆祝中国新年之际,Binyuan Hui宣布推出了Qwen2.5-Max,这是一款先进的专家混合(MoE)模型。这款新模型与成熟的Deepseek-V3不相上下,表明在人工智能领域取得了重大进展。对开发人员和人工智能爱好者来说,这尤为有趣,因为它可以通过Qwen Chat和API获得,使其可以在各种应用中进行集成和使用。这一发布可能会改变游戏规则,对那些希望利用最新人工智能技术的人来说。
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yishan(@garrytan):@yishan 我认为Deepseek时刻并不是真正的斯普特尼克时刻,更像是谷歌时刻
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-29 00:00:00
在这条推文中,加里·谭放大了易山所提出的一个发人深省的比较,将“Deepseek时刻”与2004年的“Google时刻”相提并论。这个类比暗示着Deepseek的出现可能会像Google在科技界崭露头角那样具有变革性。对于那些对科技及其关键时刻感兴趣的人来说,这篇内容提供了一个关于Deepseek如何塑造未来的视角,与一个历史性的科技里程碑进行了类比。
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deedydas(@Scobleizer):DeepSeek R1不仅比GPT o1便宜25倍,而且在与OpenAI o3相同的成本下,在Codeforces和ARC-AGI上的编码表现更好!
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-27 00:00:00
在最近的推特中,Robert Scoble,也被称为@Scobleizer,转发了@deedydas关于一种名为DeepSeek R1的新AI模型的声明。据称,这个模型比其前身GPT o1要便宜得多,便宜了25倍。此外,据报道,它在编码任务方面超越了尚未发布的OpenAI o3,同时保持了相同的成本效益。这些信息可能对那些关注AI和机器学习进展的人特别感兴趣,尤其是在编码应用中成本与性能比的方面。
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jack morris(@jxmnop):从DeepSeek的统治地位中得出的正确结论是,我们的中位AI工程师实际上并不那么熟练,最流行的库就是一堆粘贴在一起的Python代码。很少有人进行性能优化或分析,人工智能领域存在着严重的软件质量不足问题
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-27 00:00:00
杰克·莫里斯(Twitter上的@jxmnop)在DeepSeek霸权的背景下引发了关于AI工程师能力的讨论。他批评了流行的AI库的状况,称它们为“一堆粘在一起的意大利面代码”,并指出AI软件开发中对性能优化和性能分析的忽视令人担忧。这条推文暗示了AI领域普遍存在的问题:缺乏高质量、良好设计的软件。莫里斯的观点可能是对该行业的一种警示,强调AI领域需要更高水准的软件工程。如果您对当前AI开发实践的状况和改进呼声感兴趣,这条内容值得关注。
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jack morris(@jxmnop):从DeepSeek的统治地位中得出的正确结论是,我们的中位AI工程师实际上并不那么熟练,最流行的库就是一堆粘贴在一起的Python代码。很少有人进行性能优化或分析,人工智能领域存在着严重的软件质量不足问题。
齐思GPT ·
奇绩创坛
2025-01-27 00:00:00
杰克·莫里斯(Twitter上的@jxmnop)在DeepSeek霸权的背景下引发了关于AI工程师能力的讨论。他批评了流行的AI库的状况,称它们为“一堆粘在一起的意大利面代码”,并指出AI软件开发中对性能优化和性能分析的忽视令人担忧。这条推文暗示了AI领域普遍存在的问题:缺乏高质量、良好设计的软件。莫里斯的观点可能是对该行业的一种警示,强调AI领域需要更高水准的软件工程。如果您对当前AI开发实践的状况和改进呼声感兴趣,这条内容值得关注。
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