本文中，香港大学与 Adobe 联合提出名****为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中，通过将不同类别和数量的输入 / 输出图像建模为视频帧，从大规模

代码地址: https://github.com/electroluxcode/react-langchain-starter/ 成品效果: 首先介绍一下langchain，这个库是一个整合了ai模型

近日，Hugging Face 更新了月度榜单，智源研究院的 BGE 模型登顶榜首，这是中国国产 AI 模型首次成为 Hugging Face 月榜冠军。

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。

随着大语言模型 (LLMs) 规模和复杂性的增长，寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化，其中参数的精度从标准的 16 位浮点 (FP16) 或 32 位浮点 (F

在 AI 领域中，真正难以解决的问题是什么？我的答案是空间智能—— 这项技术可以赋能和实现创作、设计、学习、AR/VR、机器人等领域的无数可能用例。

从 0 开始搞定 RAG 应用系列（第一篇）：构建简单 RAG 前言 LLM 已经从最初的研究性转变为实际应用性，尤其在今年各大 LLM 厂商都在研究 LLM 的商业化落地方案（包括我司）。而在各种商

在线可玩 开源多模态 SOTA 模型再易主！ Hugging Face 开发者大使刚刚把王冠交给了 CogVLM2，来自大模型创业公司智谱 AI。 CogVLM2 甚至在 3 项基准测试上超过 GPT

前言 多模态大模型（MLLM）是近年来人工智能领域最热门的研究方向之一，其能够融合图像、文本等多种模态信息，实现更强大、更灵活的应用。然而，现有的主流多模态模型多以英文为训练语言，在中文理解方面存在着