LLaMA关键词检索结果

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。

AI代理商从零到英雄 - 第3部分

AI Agents from Zero to Hero — Part 3

仅使用Ollama(没有GPU,没有Apikey)从零开始构建AI的ADENTENT,从零到英雄 - 第3部分首先出现在数据科学方面。

一起,AI释放聊天应用程序,访问多个开源模型

Together AI släpper chattapp med åtkomst till flera open source-modeller

一起,AI最近启动了一个名为“一起聊天”的新聊天应用程序,该应用程序允许用户对不同类型的数据使用多种高级开源模型。聊天应用程序可访问诸如DeepSeek R1和Llama 3.3 70B之类的模型,启用Web搜索,代码生成,图像生成和图像分析,所有这些都在位于北美的数据中心中免费且安全。 AI在一起是[…]帖子一起发布聊天应用程序,并首先出现在AI新闻中的几种开源模型。

Amazon Bedrock启动了用于生成AI应用程序(预览)

Amazon Bedrock launches Session Management APIs for generative AI applications (Preview)

Amazon Bedrock宣布了会话管理API的预览发布,这是一种新功能,使开发人员能够为使用Langgraph和LlamainDex等流行的开源框架构建的生成AI应用程序简化状态和上下文管理。会话管理API提供了一个开箱即用的解决方案,使开发人员能够在[…]

逃避POC炼狱:AI系统的评估驱动开发

Escaping POC Purgatory: Evaluation-Driven Development for AI Systems

让我们成为现实:当今构建LLM应用程序就像炼狱一样。有人与Chatgpt和Llamaindex一起攻击了一个快速的演示。领导会激动。 “我们可以回答有关文档的任何问题!”但是……现实打击。该系统不一致,缓慢,幻觉 - 令人惊叹的演示开始收集数字灰尘。我们称此“ POC炼狱”称为令人沮丧的困境[…]

与Ollama一起在Jupyterlab中建立自己的AI编码助手,并拥抱Face

Build Your Own AI Coding Assistant in JupyterLab with Ollama and Hugging Face

逐步指南,用于创建本地编码助手而不将您的数据发送到Cloud The Post与Ollama一起在Jupyterlab中构建您自己的AI编码助手,而Hugging Face首先出现在数据科学上。

Nemo Retriever Llama 3.2文本嵌入和重新固定NVIDIA NIM微服务现在在Amazon Sagemaker Jumpstart

NeMo Retriever Llama 3.2 text embedding and reranking NVIDIA NIM microservices now available in Amazon SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,Nemo Retriever Llama3.2文本嵌入和重新启动NVIDIA NIM微服务可在Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。通过此发布,您现在可以部署NVIDIA优化的重新骑行和嵌入模型来构建,实验和负责任地扩展您的生成AI想法。在这篇文章中,我们演示了如何在Sagemaker Jumpstart上开始这些模型。

使用亚马逊基岩,LlamainDex和Ragas

Evaluate RAG responses with Amazon Bedrock, LlamaIndex and RAGAS

在这篇文章中,我们将探讨如何利用亚马逊基岩,LlamainDex和Ragas来增强您的抹布实现。您将学习实用的技术来评估和优化您的AI系统,从而实现与组织特定需求保持一致的更准确,上下文感知的响应。

“震惊和破坏”:卡纳塔克邦DGP Ramachandra Rao在女儿女演员Ranya Rao的逮捕

"Shocked and devastated": Karnataka DGP Ramachandra Rao on daughter actress Ranya Rao's arrest

Tom Llamas将取代Lester Holt作为关键“ NBC Nightly News”计划的主持人。警察总干事拉马坎德拉·拉奥(Ramachandra Rao)对他的继女兰亚·劳(Ranya Rao)因在肯佩戈达国际机场的黄金走私而被捕感到震惊。兰亚(Ranya)以电影角色而闻名,被14.8公斤的黄金捕获。直到2025年3月18日,她被还押到司法监护权,而调查人员继续进行询问。

'NBC夜间新闻'获得新主持人:这位高级通讯员将从莱斯特·霍尔特(Lester Holt)接任,最重要的角色和职责

'NBC Nightly News' gets new anchor: This senior correspondent will take over from Lester Holt with all-important roles and responsibilities

根据NBC News Network最近的一项宣布, Tom Llamas将取代Lester Holt作为关键“ NBC Nightly News”计划的主持人。 警察总干事拉马坎德拉·拉奥(Ramachandra Rao)对他的继女兰亚·劳(Ranya Rao)因在肯佩戈达国际机场的黄金走私而被捕感到震惊。兰亚(Ranya)以电影角色而闻名,被14.8公斤的黄金捕获。直到2025年3月18日,她被还押到司法监护权,而调查人员继续进行询问。

元AI的可扩展内存层:AI效率和性能的未来

Meta AI’s Scalable Memory Layers: The Future of AI Efficiency and Performance

人工智能(AI)以前所未有的速度发展,大规模模型达到了新的智能和能力水平。从早期的神经网络到当今的高级体系结构,例如GPT-4,Llama和其他大型语言模型(LLMS),AI正在改变我们与技术的互动。这些模型可以处理大量数据,生成类似人类的文本,协助[…]元AI的可扩展记忆层:AI效率和性能的未来首先出现在Unite.ai上。

元人员下载了将近82汤匙海盗培训书籍

Meta-personal laddade ner nästan 82 TB av piratkopierade böcker för AI-träning

Meta出现在该公司已下载了近82台TBYTE(TB)的盗版书籍来培训其AI模型,尤其是Llama之后,面临严重的版权侵权指控。根据最近发布的法律文件,Meta使用了所谓的“影子图书馆”,例如Anna的档案,Z-Library和Libgen收集这些[…]元人员下载了将近82吨海盗培训书籍的AI培训,首先出现在AI新闻中。

NIH研究的“间接成本”

The 'Indirect Costs' of NIH Research

McKenzie Prillaman&Alex Viveros,Sciencenews Pamela Canaday喜欢她的工作。在过去的20年中,她一直在支持俄勒冈州健康与科学大学的生物医学研究实验室...

100 个生成式 AI 用例

100 Generative AI Use Cases

生成式人工智能正在通过自动化任务、增强创造力和提高效率来彻底改变行业。从内容创作到科学研究,ChatGPT GPT-4o、Gemini 2.0、Llama 3.1 405B、Deepseek、DALL·E 和 Stable Diffusion 等人工智能模型正在释放新的可能性。从 Google 趋势图可以看出,在 2022 年 10 月 ChatGPT 推出后,人们对生成式 AI 的兴趣激增。到 2026 年,预计超过 80% 的公司将集成生成式 AI API、模型或在生产中部署由 GenAI 驱动的应用程序——这一比例比 2023 年的不到 5% 大幅上升。根据 Statista 的数据,生

在本地使用 Llama 3.2-Vision:分步指南

Using Llama 3.2-Vision Locally: A Step-by-Step Guide

通过其直观的用户界面或强大的端点服务在本地与先进的多模式 Llama 模型进行交互。

Realbotix 推进其人形机器人的第三方 AI 集成

Realbotix Advances Third Party AI Integration for its Humanoid Robots

此次更新将使用户能够将 Realbotix 机器人无缝连接到最常用的 AI 平台,包括 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 Llama、Google 的 Gemini 和新推出的 DeepSeek R1。Realbotix 集成各种第三方 AI 平台的能力为其机器人平台提供了额外的定制级别。

使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入部署 DeepSeek-R1 精简版 Llama 模型

Deploy DeepSeek-R1 distilled Llama models with Amazon Bedrock Custom Model Import

在本文中,我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入来部署精简版的 DeepSeek-R1 模型。我们专注于导入当前支持的变体 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B,它们在性能和资源效率之间实现了最佳平衡。

RAG 与微调:哪一个适合您的 LLM?

RAG vs. Fine-Tuning: Which One Suits Your LLM?

大型语言模型 (LLM)(例如 GPT-4 和 Llama 3)已经影响了 AI 领域,并在从客户服务到内容生成的各个方面都表现出色。但是,根据特定需求调整这些模型通常意味着在两种强大的技术之间进行选择:检索增强生成 (RAG) 和微调。虽然这两种方法都增强了 LLM,但它们针对不同的[…]