LLM会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。

票证检测矫正模型在实际生活中有着广泛的需求，例如信息抽取、图像质量判断、证件扫描、票据审计等领等场景，可以大幅提高工作效率和准确性。

这篇文章介绍了AI音效生成器如何助力提升创作体验。AI音效生成器，如ElevenLabs、Audiogen和LOVO AI，利用深度学习创造和编辑音效，为电影制作、游戏开发及播客制作人提供高效、高质量且多样的声音效果。这些工具节省了时间和成本，具有用户友好的界面，方便各类型创作者使用。考虑功能、易用性、音质、成本等因素，选择合适的AI音效生成器能显著增强内容的专业性和吸引力。

【5月更文挑战第17天】LangChain代理利用大型语言模型（LLM）作为推理引擎，结合各种工具和数据库，处理复杂任务和决策。这些代理能理解和生成人类语言，访问外部信息，并结合LLM进行推理。文章介绍了如何通过LangChain构建代理，包括集成DuckDuckGo搜索和维基百科，以及创建Python REPL工具执行编程任务。此外，还展示了如何构建自定义工具，如获取当前日期的示例，强调了LangChain的灵活性和可扩展性，为LLM的应用开辟了新途径。

随着llama3的发布，业界越来越多的针对其中文能力的微调版本也不断涌现出来，我们在ModelScope魔搭社区上，搜集到几款比较受欢迎的llama3中文版本模型，来从多个维度评测一下，其对齐后的中文能力到底如何？ 微调后是否产生了灾难性遗忘问题。

近日，智谱AI开源了VLM领域的最新工作 CogAgent。

大家通过写python代码的方式来定制自己的tool，进一步扩展Agent的能力。

【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点： 1）SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显； 2）引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力； 3）YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替；

【5月更文挑战第22天】本文探讨了如何使用大型语言模型（LLM）进行文档问答，通过结合LLM与外部数据源提高灵活性。 LangChain库被介绍为简化这一过程的工具，它涵盖了嵌入、向量存储和不同类型的检索问答链，如Stuff、Map-reduce、Refine和Map-rerank。文章通过示例展示了如何使用LLM从CSV文件中提取信息并以Markdown格式展示

【5月更文挑战第15天】 本文介绍了LangChain中文档拆分的重要性及工作原理。文档拆分有助于保持语义内容的完整性，对于依赖上下文的任务尤其关键。LangChain提供了多种拆分器，如CharacterTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter和TokenTextSplitter，分别适用于不同场景。MarkdownHeaderTextSplitter则能根据Markdown标题结构进行拆分，保留文档结构。通过实例展示了如何使用这些拆分器，强调了选择合适拆分器对提升下游任务性能和准确性的影响。

ModelScope模型报错是指在使用ModelScope平台进行模型训练或部署时遇到的错误和问题；本合集将收集ModelScope模型报错的常见情况和排查方法，帮助用户快速定位问题并采取有效措施。

在《动手学深度学习》第二版教程中，当y为非标量的时候，调用backward()函数时,为什么先要求和呢（即y.sum().backward()），估计很多读者有点懵，今天小编给大家说说我的理解。

实现双屏显示或多个屏幕显示

万众瞩目的《黑神话：悟空》终于发布！作为一款采用虚幻5引擎的佳作，其画质令人惊艳。官方建议配置为i5-8400/Ryzen 5 1600+GTX 1060/RX 580起步，而推荐配置则为i7-9700/Ryzen 5 5500+RTX 2060/RX 5700 XT/Arc A750。虽然兼容性广泛，但仍有玩家因设备问题无法体验。PS5价格飙升至4200+，让人望而却步。此时，云主机成为理想选择：安全、便捷、经济，最低只需1.2元/小时，内置游戏官方镜像，即刻畅玩，同时支持多种用途。

音频基座大模型FunAudioLLM，可以想你朋友一样和你对话，情感语境的识别，突破物理限制。

5月更文挑战第2天

日前，XTuner 团队基于 meta 最新发布的 Llama-3-8B-Instruct 模型训练并发布了最新版多模态大模型 LLaVA-Llama-3-8B， 在多个评测数据集上取得显著提升。

本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）

【5月更文挑战第10天】本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，这是一种将AI模型与内部数据结合，提升处理和理解能力的方法。通过实时从大型文档库检索信息，扩展预训练语言模型的知识。文章通过示例说明了当模型需要回答未公开来源的内容时，RAG如何通过添加上下文信息来增强模型的回答能力。讨论了实际应用中令牌限制和文本分块的问题，以及使用文本嵌入技术解决相关性匹配的挑战。最后，概述了实现RAG的步骤，并预告后续将分享构建检索增强服务的详情。

在 Jina Embeddings 英语向量模型突破百万下载后，今天，Jina AI正式开源了两款双语向量模型：中英双语（Chinese-English）和英德双语（English-German）向量模型，这也是全球首次推出支持 8K 双语文本的开源向量模型。

AnyText模型所涉及的文字生成技术为电商海报、Logo设计、创意涂鸦、表情包等新型AIGC应用提供了可能性。