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【LLM合集】Qwen2.5-Omni：像人類一樣「看聽想說」的全能助手來了！
1.Qwen2.5OmniTechnicalReport我們全新推出Qwen2.5Omni，一個能同時理解文字、圖片、聲音和視頻的"全能型"AI模型！它像人類一樣，不僅能看圖聽聲，還能邊思考邊生成自然流暢的文本和語音回答。三大創新亮點：1）同步感知：采用獨特的"交錯處理"技術，讓視頻畫面和音頻完美同步，配合創新的"時間對齊"算法，確保多模態信息精準配合。2）雙軌生成：獨創"思考者說話者"架構——思考者：像超強大腦一樣生成文字內容說話者：根據思考...Qwen2.5OmniAI基于文本結構分塊 - 文本分塊（Text Splitting），RAG不可缺失的重要環節
在RAG的核心步驟中，有一個至關重要的步驟：“文本分塊（TextSplitting）”。它的主要作用就是把一大段文本切分成更小、更合理的片段，這樣模型才能更好地理解、處理或者存儲這些內容。如果一整篇文章不拆開，那embedding的顆粒度太粗，問答的時候很容易不準。所以切得好不好，直接影響最后答案的相關性和準確性。最基本的分塊方法是根據文檔的長度進行拆分。這種簡單而有效的方法確保每個塊不會超過指定的大小限制。基于長度拆...文本分塊RAG結構分塊AI真的“碾壓”人類智慧了？重讀《苦澀的教訓》
社區頭條當大模型以"大力出奇跡"的方式驚艷世界，一位AI先驅早在2019年就預言了這一切。強化學習之父RichSutton的《苦澀的教訓》[1]，揭示人工智能進化史上最反直覺的真相...一、核心啟示：算力碾壓的"苦澀真理"[核心觀點樹狀圖]└─苦澀的教訓├─歷史驗證：70年AI發展規律├─核心矛盾│├─短期優化：人類知識注入│└─長期勝利：算力暴力破解└─雙引擎驅動├─搜索算法└─機器學習2019年，當AI界還在爭論神經網絡的前景時，RichS...AGIAI算力微軟突然封鎖Cursor，全面禁用C、C++、C#擴展，網友：理解微軟，Cursor白嫖VSCode
原創 社區頭條編輯｜云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）就在兩天前，有用戶在知名AI編程工具Cursor的論壇上提出了一個問題：怎么回事？VSCode的擴展以后還能在Cursor上使用嗎？這個問題震驚了Cursor用戶們，他們發現微軟的CC++語言服務擴展突然停止支持Cursor，這是反常識的：因為Cursor使用了跟VSCode同源的基礎代碼。微軟的語言擴展竟然突然不能使用了？！據了解，這個問題更具體點是：1.18.21及以后的版本不行，1.17.62版本還可以...CursorC++C#OpenAI史上最硬核技術播客！系統揭秘GPT4.5誕生，已進入數據受限時代！小哥親述大模型修bug血淚史！
原創 社區頭條整理伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）剛剛，奧特曼親自預熱的那期播客，完整版視頻終于上線啦！！！這一次，OpenAI也開始“學對手”了——正式推出類似Anthropic風格的硬核技術播客內容。本期嘉賓陣容豪華，全部來自OpenAI核心團隊，首次系統揭秘GPT4.5是怎么誕生的，深入探討它在模型訓練、系統架構和數據效率上的關鍵突破。圖片不同于OpenAI以往的“營銷味”，這個播客確實分享了前沿的訓練干貨，讓我有一種想法：在...OpenAIGPT4.5代碼庫一張照片，開口說話！阿里等最新音視頻對齊技術FantasyTalking：打造超寫實可控數字人!
社區頭條文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.04842開源地址：https:fantasyamap.github.iofantasytalking亮點直擊設計了一種雙階段視聽對齊訓練策略，以適配預訓練的視頻生成模型：首先在片段級別建立與輸入音頻對應的、包含背景和上下文對象（而不僅限于肖像本身）的連貫全局運動，隨后構建精確對齊的唇部運動以進一步提升生成視頻的質量。摒棄了傳統的參考網絡用于身份保持的方法，轉而設計了一個專注于面部的交叉注意力模塊，該模塊集...訓練生成視頻驚艷！單模型統一多圖個性化生成！字節重磅開源UNO, FLUX版訓練、推理、權重全開源！
社區頭條文章鏈接：https:huggingface.copapers2504.02160arXiv鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.02160代碼鏈接：https:github.combytedanceUNO項目網頁：https:bytedance.github.ioUNO亮點直擊提出了模型數據協同進化范式，突破了傳統定制化圖像生成中數據瓶頸的限制。開發了漸進式數據生成框架和通用定制化模型UNO，實現了從單主體到多主體的高質量圖像生成。在多個任務中取得了卓越的性能，包括單主體和多主體驅動的圖像生成，并且能泛...模型數據AILLMs.txt：讓大模型更懂你的 Web 文檔
原創 精華 社區頭條編者按：當你向AI助手詢問API細節時，它是否經常被文檔中的導航欄、樣式表等無關內容干擾，給出模棱兩可的答案？AI助手已成為開發者不可或缺的得力助手。然而，它們在處理網站內容時往往受限于有限的上下文窗口，加上HTML頁面中大量非核心內容的干擾，導致理解效率低下。本文深入剖析了新興的LLMs.txt標準如何巧妙解決這一問題。這個由??Answer.AI??聯合創始人JeremyHoward提出的解決方案，通過提供優化的markdown格式文檔...AILLMs人工智能Java家族出列：十款值得關注的生成式AI工具與框架
原創 社區頭條Python開發者獨享AI話語權的時代該結束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應用與工作流中。?盡管Java并非大多數程序員構建AIML項目的首選語言——畢竟Python擁有更龐大的AIML框架生態——但Java在AI、機器學習及生成式AI革命中仍占據重要席位。其技術優勢和廣泛的生態系統使其成為許多開發者的首選，尤其是那些偏好嚴格類型定義和JVM高性能的開發者。甚至部分Python愛好者也會通過Jython運行代碼以發揮JVM...Java工具生成式AI機器學習打破數據孤島！MCP協議深度解析
原創在AI技術飛速發展的今天，如何讓AI模型更好地理解和生成符合人類需求的內容，一直是開發者們關注的焦點。而ModelContextProtocol（MCP）的出現，為這一問題提供了一個全新的解決方案。今天，我們就來深入探討一下MCP協議，看看它是如何為AI開發帶來變革的。一、MCP協議：背景與意義在AI的世界里，上下文（Context）是至關重要的。無論是生成文本、圖像還是代碼，AI模型都需要足夠的上下文信息來生成相關且連貫的輸出。然而，在...MCPMCP協議AI模型就八億參數！TeapotLLM，讓AI告別“胡言亂語”
原創在當今數字化時代，文本生成模型已經成為研究和應用領域不可或缺的工具。它們憑借強大的架構、精細的訓練和海量的數據集，展現出令人驚嘆的能力。今天，我們要介紹的主角是TeapotAI團隊開源的TeapotLLM模型，一個在低資源環境下表現出色的小型語言模型。它不僅能夠高效運行在智能手機和CPU上，還能精準地完成問答、信息檢索和結構化數據提取等任務。一、什么是TeapotLLM？TeapotLLM是一個擁有8億參數的先進語言模型，專為生成無...TeapotLLM開源模型LLMAI Agents-6 | AI智能體架構大揭秘：從基礎知識到前沿模式
原創 精華這個系列文章旨在為AI代理（AIAgent）提供全面的概述，深入研究其特征，組成部分和類型，同時探索其進化，挑戰和潛在的未來方向。在當今數字化飛速發展的時代，人工智能（AI）已經滲透到我們生活的方方面面，從智能家居設備到自動駕駛汽車，從智能客服到醫療診斷系統，AI智能體正以驚人的速度改變著我們的世界。那么，這些智能體是如何被設計和構建的呢？今天，就讓我們一起深入探討AI智能體架構的奧秘，從基礎架構到前沿設計模...智能體Agent大型語言模型12張圖清晰總結 MCP、RAG、Agent 架構設計間的關系
原創MCP、RAG、Agent這些概念最近熱度飆升，成了AI領域的熱門話題。然而，我發現身邊不少朋友對這些概念還是一知半解。為了幫助大家更好地理解，精心繪制了12張簡單易懂的架構圖解。這些架構圖解涵蓋了從MCP的提示詞混合機制，到RAG的知識檢索增強，再到Agent的自主決策框架等多個方面。下面詳細剖析之。01、MCP、RAG、Agent概念與關系第一、核心概念1、RAG（檢索增強生成）定義：RAG將信息檢索與文本生成相結合，創造更準確、信息...MCPRAGAgent別再只知道“請幫我寫…”了，看看谷歌如何解構 Prompt Engineering
網上充斥著各種Prompt“最佳實踐”指南，很多都流于表面。你可能已經看過不少，感覺就像食譜一樣，告訴你加幾勺這個、幾勺那個。但今天，我們來點硬核的，看看搜索巨頭谷歌內部是如何系統性地理解和實踐PromptEngineering的。這份來自Google的白皮書，扒開了PromptEngineering的外殼，直指核心。準備好，這篇東西值得你收藏和反復琢磨。為什么PromptEngineering這么重要？首先，得明白LLM（大語言模型）到底是個啥。別被那些花...谷歌LLMAI簡單的模擬膝關節振動信號（VAG）分析（MATLAB）
目標：區分正常與病理性膝關節VAG信號：通過模擬信號生成、濾波、峰值檢測與時頻分析，判斷信號是否異常。關鍵指標：基于濾波后信號的峰值數量（>30則判定為異常）。模塊:(1)信號生成正常信號：vagnormalsin(2pi50t)+0.2randn(size(t))設計意圖：50Hz正弦波模擬正常關節振動，疊加弱噪聲（標準差0.2）。病理性信號：vagpathologysin(2pi50t)+1.0sin(2pi120t)+0.7randn(size(t))設計意圖：在50Hz基礎上添加120Hz高頻成分（幅度1....模擬膝關節振動暴論：2025年，程序員必學技能就是 MCP
原創 精華 社區頭條MCP（模型上下文協議）就像是大模型世界里的“最后一公里”。大膽地說一句，MCP應該是每個程序員在2025年必須掌握的知識點。大模型的功能確實很強大，但它們也有明顯的短板。例如，大模型在數學計算方面表現不佳。曾經有一個知名的測試，讓大模型比較9.8和9.11哪個數更大，大約半年前，大部分大模型都會錯誤地回答9.8更小。如今，這種情況已經基本得到糾正，這主要得益于RAG（檢索增強生成）技術。RAG的原理與MCP有異曲同工之妙...MCPRAG大模型探索數據礦藏：AI大模型與數據挖掘實戰經驗分享
在人工智能的浪潮中，我有幸作為項目負責人，帶領團隊深入挖掘數據的潛力，利用AI大模型的力量，取得了令人矚目的成果。今天，我想與大家分享這一過程中的心得體會，以及我們如何利用Python實現數據挖掘與AI大模型的完美結合。1.數據獲取與預處理：構建AI的堅實基石1.1數據獲取：廣度與深度的探索數據是AI的基石。我們面臨的首要挑戰是如何獲取多樣化和大規模的數據。利用Python的requests和BeautifulSoup庫，我們構建了高效的...AI大模型數據挖掘RAG 準確率告急？金融大佬 Mike Conover 親授：構建高保真知識智能體的實戰秘笈
精華 社區頭條前言你是否也在RAG項目中為提升準確率而苦惱？尤其是在金融、法律等高風險領域，一個微小的錯誤都可能帶來難以估量的代價。這不僅是技術挑戰，更是業務應用的生死線。當前，利用RAG(RetrievalAugmentedGeneration)技術加速知識獲取看似是捷徑，但如何跨越準確性這道坎，構建真正可靠的AI應用，特別是知識智能體(KnowledgeAgent)，成為了我們必須攻克的難題。幸運的是，Brightwave的創始人兼CEOMikeConover，這位曾領導Databrick...RAG智能體項目Deepseek新論文！如何讓AI自己學會更公平地打分？
一、為啥要研究這個問題？現在的AI大模型（比如ChatGPT）雖然很厲害，但它們在做一些需要“打分”的任務時（比如判斷哪個回答更好、更安全），還是得靠人類提前設定好規則。比如，告訴AI“答案要準確”、“不能有偏見”等等。但現實情況超級復雜，很多問題沒法靠幾條固定規則解決，比如怎么評價一篇作文的好壞，或者怎么判斷一段對話有沒有冒犯性。這時候，AI就需要自己學會“打分”——這就是獎勵建模（RewardModeling）。不過...DeepseekAI獎勵建模AI在數據存儲與管理中的應用：3個案例
?MinIOMinIOAIStor與ModelContextProtocol（MCP）Server應用的AI能力自然語言處理（NLP）：支持與主流大語言模型（LLMs）如AnthropicClaude或OpenAIGPT集成，用戶可通過自然語言進行意圖驅動的查詢（如：“FindunclassifiedimagesinbucketX”），無需編寫結構化命令，從而實現對存儲系統的類對話式交互。自動元數據標注：借助MCPServer的askobject功能，通過AI模型自動提取和分類非結構化數據（如圖像元數據），可能基于嵌入式...AI數據存儲
