LangChain中的记忆机制 — IV
llmtrend LangChain中的记忆模块旨在存储和回忆过去的交互。其中，ConversationBufferMemory模块能够保留所有之前的对话。默认情况下，AI的回应会以"AI:"为前缀，而人类的输入则以"Human:"为前缀。这些前缀可以根据特定的主题或上下文进行修改。
NExT-GPT：开启多模态大型语言模型的新纪元
NExT-GPT框架的核心思想是实现一个能够接受任何模态输入并根据需要生成任何模态输出的LLM。这个框架通过以下几个关键步骤实现：1、预训练的多模态编码器（Imagebind） 2、分组模块 3、中心LLM模块 4、解码；
olmOCR与Gemini 2.0 Flash：PDF OCR工具的比较
在数字化时代，PDF文件无处不在，它们可能是法律合同、财务报告、研究论文等。从这些PDF文件中提取结构化数据，尤其是复杂的表格，一直是一个挑战。olmOCR和Gemini 2.0 Flash是两种PDF OCR工具，它们以不同的方式解决了这个问题。
AI军备竞赛：OpenAI、Google DeepMind与Deepseek的较量
AI军备竞赛，各大公司都在努力推动机器学习和生成性人工智能的边界。其中，OpenAI、Google DeepMind、Deepseek和Meta AI等关键玩家，正在开发尖端的人工智能模型，以彻底改变从医疗保健到金融等多个行业。
QwQ-32B：AI革命的新篇章，超越DeepSeek-R1
QwQ-32B的亮点在于，它不需要庞大的规模就能取得优势。它基于Qwen的Qwen2.5–32B基础模型，并结合了强化学习（RL）技术，这是一种通过奖励AI做出良好决策来微调其性能的方法。QwQ-32B不仅仅是另一个AI模型，它是一个改变游戏规则的模型
Google Colab运行个人LLM
Google Colab是一个基于云的Jupyter笔记本环境，它允许用户编写和执行Python代码，并通过浏览器访问。Colab的优势在于它提供了免费的GPU和TPU资源，这对于需要大量计算资源的AI和机器学习项目来说非常有用。
OpenAI 扩展 Deep Research 至所有付费 ChatGPT 用户
Deep Research 是 OpenAI 在人工智能领域的又一创新，它代表了公司在提供更深入、更个性化的信息服务方面迈出的重要一步。这项工具的开发是基于 OpenAI 对于人工智能技术的深入理解和持续研究。通过 Deep Research，用户可以获取到更加详细和专业的信息。
Agentic RAG：由代理驱动的自适应RAG工作流
Agentic RAG代表了RAG模型在处理复杂查询和提供更准确答案方面的一个进步。通过引入一个由LLM驱动的代理来动态协调检索和生成工作流，Agentic RAG能够提供更动态、更适应性强的解决方案。然而，这种进步也带来了性能、成本和复杂性的挑战。
LLM综述–推进大型语言模型：通向通用人工智能的创新策略综述
这篇综述从更智能的训练到伦理调整，再到科幻启发的架构，我们试图为进步提供潜在的想法。对于研究人员和科技巨头来说，下一步是明确的：在SLMs和/或MLMs（中等LLMs）上测试这些想法，验证哪些可以扩展，并在这些模型增长时保持对安全的注意。
人工智能的潜能解锁：提示工程的艺术与科学
提示工程是设计有效输入以引导AI系统响应的实践。它融合了心理学、语言学和逻辑学，确保AI理解你言辞背后的意图，并提供最佳的输出。随着AI的快速发展，提示工程师的角色变得越来越关键。公司甚至以六位数的薪水聘请提示工程师来优化AI互动以用于商业应用。