开源

语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。

最大开源模型，再次刷爆纪录！Snowflake的Arctic，以128位专家和4800亿参数，成为迄今最大的开源模型。它的特点，是又大又稀疏，因此计算资源只用了不到Llama 3 8B的一半，就达到了相同的性能指标。

在高维空间中快速搜索最近的邻居是一个越来越重要的问题，尽管显然需要这样来推动优化，但很少有实证尝试以客观的方式比较方法。

苹果发布基于开源训练和推理框架的高效语言模型族 OpenELM。

人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们的生活中无处不在，并得到了广泛应用。下面，我将为您介绍14个开源项目，您可以用它们来制作自己的人工智能应用程序，并使其更上一层楼。

本文将为您介绍25个开源项目，分为上下两篇以便您融汇它们来制作自己的AI应用。人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们的生活中无处不在，并得到了广泛应用。

本文给大家介绍Github上五个比较火的免费获取GPT key的项目，希望大家能用到。

近日，LLM竞技场更新了战报，Command R+推出不到一周，就成了历史上第一个击败了GPT-4的开源模型！目前，Command R+已经上线HuggingChat，可以免费试玩。

本文利用Foldseek将蛋白质进行编码，生成了一维的3Di结构序列（使用了Foldseek的结构词表，每种3Di token代表不同的局部结构），这样的结构序列与氨基酸序列是等长的。

Redux是一个开源的库，帮助我们管理应用的状态。尤其是在应用越做越大，组件一多，要逐个传递状态简直是噩梦。这时候Redux就像一个超级容器，帮你存储全局状态，任何组件需要时直接去取，不用再费劲在组件间传来传去。

蛰伏许久，Meta刚刚扔出了重磅炸弹：大家期待已久的Llama 3，用了24000块GPU训练，一亮相便登上开源大模型铁王座。8B和70B取得同规模参数下开源领域的SOTA，推理编码大幅提升，代码和权重全开源！而且，400B的Llama 3，也在路上了。

本文介绍了如何利用 Ollama 在本地快速部署开源的大语言模型，并介绍了基于 langchainjs 封装的 ChatOllama 对象，实现文本翻译的功能。其实，Ollama 还支持我们自定义模型，它允许我们导入 GGUF 格式的模型。

Meta此次推出了两个版本的Llama 3模型，一个拥有80亿参数，另一个则有700亿参数。参数的数量是衡量人工智能系统模型大小和性能的关键指标，直接反映模型的复杂性和计算能力。Meta表示，即使是参数较少的Llama 3版本，其性能也足以与参数最多的Llama 2版本匹敌。

这款开源项目也是我研究零代码搭建平台——H5-Dooring 时参考的项目之一，它可以提高表单渲染引擎的性能和效率，构建出性能更加优秀的表单设计器。

Spin 它是一个开源框架，通过利用最新的 WebAssembly 组件模型和 Wasmtime 运行时，构建和运行快速、安全且可组合的云微服务。