隨著 Generative AI 技術的快速發展，AI 視頻生成技術成為了一個熱門的研究領域。在這個領域中，StreamingT2V 模型的推出無疑是一個重要的里程碑。由 Picsart AI Research 團隊聯合其他團隊開發的 StreamingT2V 模型，成功實現了長達 1200 帧、時長達 2 分鐘的 AI 生成視頻。這一進展不僅在視頻持續時間上超越了先前的 Sora 模型，更標誌著 AI 視頻生成技術的一大進步。此外，StreamingT2V 模型作為一個開源項目，對於促進開源生態系的發展具有重要的價值，這對 AI 生成內容的未來發展可能會產生深遠的影響。
隨著 LLaMA3 的發布，人們對能夠在本地可靠運行（例如，在筆記型電腦上）的代理產生了濃厚的興趣。在這裡，我們展示如何使用 LangGraph 和 LLaMA3-8b 從頭開始建立可靠的本地代理。我們將 3 篇高級 RAG 論文（Adaptive RAG、Corritive RAG 和 Self-RAG）的想法結合到一個控制流程中。我們在本地使用本地向量儲存 c/o @nomic_ai 和 @trychroma、用於網路搜尋的 @tavilyai 以及透過 @ollama 運行 LLaMA3-8b。
Embedding models 是一種專門用於生成向量嵌入的模型：長數組數字，代表給定文本序列的語義含義。生成的向量嵌入數組然後可以存儲在數據庫中，該數據庫將它們作為一種方式進行比較，以搜索具有相似含義的數據。
Embedding models 的工作原理是將文本分解為單詞或短語序列，然後為每個單詞或短語分配一個向量。這些向量通常是高維的，可以捕獲單詞或短語的語義含義。例如，單詞“國王”和“女王”可能具有相似的向量，因為它們都與皇室有關。
Embedding models 有許多應用，包括：
Embedding models 是一種強大的工具，可用於提高各種任務的性能。它們是 NLP、IR 和 CV 等領域的重要研究領域。
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低程式碼 LLM 應用程序構建平台，允許創建和部署大型語言模型 (LLM) 的應用程序。FlowiseAI 提供一個拖放式界面，使開發人員能夠輕鬆地將 LLM 功能集成到他們的應用程序中，即使他們沒有機器學習方面的經驗。
FlowiseAI 的一些主要功能包括：
FlowiseAI 是個強大的工具，可用於創建各種 LLM 應用程序。它對於希望快速輕鬆地將 LLM 功能集成到其應用程序中的開發人員來說是一個很好的選擇。
以下是一些使用 FlowiseAI 創建的應用程序示例：
