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代理抹布应用:公司知识懈怠代理

Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents

使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训:公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。

创建一个用LlamainDex的高级知识发现的代理抹布应用

Create an agentic RAG application for advanced knowledge discovery with LlamaIndex, and Mistral in Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库,API,PDF等摄入,结构和检索信息,从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具,使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。

庆祝青年与各方,发型和对话的无限潜力

Celebrating the unlimited potential of youth with parties, haircuts, and conversations

在马里兰州巴尔的摩的博尔顿山附近,有一家名为Llamas的角落的咖啡店。如果您在星期六去,您可能会在柜台后面找到一组六,七和八年级的学生,为您提供他们创造的新浓缩咖啡。这只是一项针对无限[…]庆祝青年与聚会,发型和对话无限潜力的邮报提供的一项计划。

meta陷入困境:延迟发布旗舰“庞然大物” AI模型超过绩效关注

Meta Stumbles: Delays Release Of Flagship "Behemoth" AI Model Over Performance Concerns

meta陷入困境:延迟旗舰“庞然大物” AI模型而不是绩效关注的《华尔街日报》的新报告,周四晚些时候在美国现金会议期间,电线延迟了电线,据报道,据报道,由于其在跨越数十亿美元的投资中,梅塔(Meta)延迟了其旗舰AI模型“庞然大物”的旗舰AI模型“ Bememoth”的发布。首届AI会议(Llamacon)针对开发人员,庞然大物已于今年下半年末推到了。延迟延误是因为Meta公开声称巨兽在某些基准上胜过OpenAI和Google等竞争对手。熟悉延误的人说,庞然大物面临着“训练挑战”。自从梅塔(Meta)的第一个骆驼模型于2023年初发布以来,该公司基本人工智能研究团队的14位原始研究人员中有11

Apoidea组如何使用亚马逊Sagemaker Hyperpod上使用Llama-Factory从银行文档中提取视觉信息

How Apoidea Group enhances visual information extraction from banking documents with multimodal models using LLaMA-Factory on Amazon SageMaker HyperPod

在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立,并利用Sagemaker Hyperpod的功能,我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型(LVLM)的使用,以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中,我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。

在Windows 11

Run AI Locally on Windows 11

它很重要:在Windows 11上本地运行AI,并使用Llama 3,WSL2和Ollama设置提示解锁私人,快速的离线AI。

在Windows 11

Run AI Locally on Windows 11

它很重要:在Windows 11上本地运行AI,并使用Llama 3,WSL2和Ollama设置提示解锁私人,快速的离线AI。

梦想7b:基于扩散的推理模型如何重塑AI

Dream 7B: How Diffusion-Based Reasoning Models Are Reshaping AI

人工智能(AI)已经显着发展,超越了基本任务,例如生成文本和图像到可以推理,计划和做出决定的系统。随着人工智能的不断发展,对可以处理更复杂,细微差别的任务的模型的需求已不断发展。 GPT-4和Llama等传统模型已成为主要里程碑,但是[…] Dream 7b:基于扩散的推理模型如何重塑AI是如何首先出现在Unite.ai上的。

Meta Llama的最佳实践3.2亚马逊基岩上的多模式微调

Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则,您可以微调较小,更具成本效益的模型,以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能,可以降低推理成本和潜伏期,同时保持特定用例的高精度。

Amazon Bedrock型号蒸馏:降低成本和延迟

Amazon Bedrock Model Distillation: Boost function calling accuracy while reducing cost and latency

在这篇文章中,我们强调了使用Meta的Llama模型家族中亚马逊基石模型蒸馏的高级数据增强技术和性能改进。该技术将知识从更大,功能强大的基础模型(FMS)转移到较小,更高效的模型(学生),创建在特定任务方面表现出色的专业模型。

政府资助图抹布

Government Funding Graph RAG

英国研究与创新(UKRI)资金的图形可视化,包括NetworkX,Pyvis和Llamaindex图图检索生成一代(RAG)邮政政府资助图RAG首先出现在数据科学上。

AI代理处理时间序列和大数据范围

AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes

仅使用Python&Ollama(无GPU,无apikey)从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。

使用LlamainDex

Building a RAG Application Using LlamaIndex

使用检索演出的生成和LlamainDex通过实时文档检索和动态知识集成来增强语言模型。

[AI SHOW第144集]:Chatgpt的新记忆,Shopify首席执行官的“ AI First”备忘录,Google Cloud Next Seals发行,O3和O4-Mini即将发布,Llama 4的Rocky Punains

[The AI Show Episode 144]: ChatGPT’s New Memory, Shopify CEO’s Leaked “AI First” Memo, Google Cloud Next Releases, o3 and o4-mini Coming Soon & Llama 4’s Rocky Launch

Next从Google Cloud返回,Paul和Mike又回来了一些AI的重大更新。他们从Chatgpt的新内存功能开始,并解开这对您的数据(以及您的日常工作流程)意味着什么。然后是Shopify泄露的备忘录:没有新员工,直到AI证明它无法完成这项工作。 DataBox通过用机器人代替80%的支持团队,并实际上提高了性能。

Llama 4 Meta的模型家族现在可以在Sagemaker Jumpstart

Llama 4 family of models from Meta are now available in SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布亚马逊萨吉式制造商Jumpstart的Llama 4 Scout和MaverickModels的可用性。在这篇博客文章中,我们将带您了解如何使用SageMaker Jumpstart进行部署和提示Allama-4-Scout-17b-16e-Inscruct模型。

免费访问Llama 4的3种方法

3 Ways to Access Llama 4 for Free

在几秒钟内毫不费力地体验最先进的AI型号。

开源AI与Meta的Llama 4

Open-Source AI Strikes Back With Meta’s Llama 4

在过去的几年中,AI世界已从公开合作的文化转变为受保护的专有系统主导的文化。 Openai - 一家以“开放式”为名的公司,旨在在2019年之后保持其最强大的模型秘密。诸如Anthropic和Google之类的竞争对手类似地构建了尖端的AI […]邮政开源AI与Meta的Llama 4击中,首先在Unite.ai上出现了Meta的Llama 4。

meta版本骆驼4

Meta släpper Llama 4

Llama 4 Scout Llama 4 Maverick Meta最近发布了Llama 4,这是其主要语言模型的最新版本,并介绍了两种模型:Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。这些模型是多模式智能领域的重要一步,这意味着它们可以同时处理文本和图像。尤其是Llama 4侦察兵,[…] Meta发布的Llama 4首次出现在AI新闻中。