LLaMA-Omni 低延遲、高品質的語音互動模型

LLaMA-Omni是基於Llama-3.1-8B-Instruct所建構的低延遲、高品質的端對端語音互動模型，旨在實現GPT-4o等級的語音能力。 – ictnlp/LLaMA-Omni

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如何用 Cursor 開發 Chrome 插件 !

AI魔法30分钟：打造你的专属'口译官'Chrome插件！

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Llama3 微調神器

微调Llama 3 1，用神器Unsloth

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Speech-to-speech 語音到語音開源模組

GitHub – huggingface/speech-to-speech: Speech To Speech: an effort for an open-sourced and modular GPT4-o

Speech To Speech: an effort for an open-sourced and modular GPT4-o – huggingface/speech-to-speech

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kotaemon 一個基於 RAG 的開源工具

GitHub – Cinnamon/kotaemon: An open-source RAG-based tool for chatting with your documents.

An open-source RAG-based tool for chatting with your documents. – Cinnamon/kotaemon

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CogVideo 文字 > 影片產生

GitHub – THUDM/CogVideo: Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)

Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023) – THUDM/CogVideo

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RagFlow：終極 RAG 引擎 – 語意搜尋、嵌入、向量搜尋 + 支援圖形！

RagFlow: Ultimate RAG Engine - Semantic Search, Embeddings, Vector Search + Supports Graph!

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GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j

本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫

Local GraphRAG with LLaMa 3.1 - LangChain, Ollama & Neo4j

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ComfyUI – 設計師都在用的節點式 Stable Diffusion

一鍵進階ComfyUI

目前使用 Stable Diffusion 進行創作的工具主要有兩個：WebUI 和 ComfyUI。

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嵌入(Embedding)對於 RAG 的重要

嵌入(Embedding)對於 RAG 系統至關重要，但經常被忽略。本視頻介紹了成本、儲存注意事項以及使用降維和量化等技術降低儲存需求的方法。了解這些方法如何在不影響效能的情況下提高速度並節省成本。

The Hidden Cost of Embeddings in RAG and how to Fix it

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