用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现语义图像搜索
Supabase 发布教程,演示如何用 Amazon Titan 多模态模型(amazon.titan-embed-image-v1)配合 Supabase Vector 的 vecs Python 客户端实现语义图像搜索。
Supabase 发布教程,演示如何用 Amazon Titan 多模态模型(amazon.titan-embed-image-v1)配合 Supabase Vector 的 vecs Python 客户端实现语义图像搜索。
JetBrains 借助 OpenAI 的 API 打造出公司史上增长最快的产品。该产品将 AI 能力嵌入开发者软件,具体功能、定价与上线时间未在原文披露。
Superhuman 宣布与 OpenAI 合作,推出由 AI 驱动的新一代邮件体验。官方称这标志着邮件进入新阶段,但未披露具体功能、定价或上线时间。
Vercel 发布 AI SDK 3.0,新增 Generative UI 能力,可通过 render 方法把 LLM 响应关联到流式 React Server Components,让模型调用工具后直接渲染自定义 UI,例如查询实时天气并返回组件。
推荐理由:Vercel 官方发布 AI SDK 3.0,把 LLM 响应映射到流式 React Server Components,并说明了对框架与模型的支持边界。
Mistral 发布旗舰文本生成模型 Mistral Large,可通过 la Plateforme 和 Azure 使用,Azure 是其首个分发合作伙伴。该模型支持 32K tokens 上下文窗口、原生函数调用和 JSON 格式输出,官方称其在常用基准测试中位列 API 可用模型第二(仅次于 GPT-4)。
推荐理由:Mistral 官方发布旗舰模型 Mistral Large 并首次上架 Azure,可了解其能力定位与端点调整。
Supabase 发布教程,演示如何用 Flutter、OpenAI API、TMDB API 和 Supabase 构建一个电影推荐应用。
Hugging Face 发布教程,演示用开源 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成合成数据,再微调出约 0.13B 参数的 RoBERTa-base 模型做金融新闻投资者情绪分类。
推荐理由:Hugging Face 用开源 LLM 生成合成数据再蒸馏小模型,给出成本、延迟与碳排放的完整对比。
Supabase 实测了 OpenAI text-embedding-3 系列嵌入的 Matryoshka 特性,用 100 万条 dbpedia 向量验证 Adaptive Retrieval 两段式检索。
推荐理由:Supabase 用 100 万条向量实测了 OpenAI 新嵌入模型的降维检索,给出可复用的两段式查询参数。
Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)推出 Messages API,从 1.4.0 版本起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,并同步上线 Inference Endpoints 的专用与无服务器版本。
推荐理由:Hugging Face 官方发布 TGI 的 Messages API,给出从 OpenAI 迁移到开源模型的代码示例与限制说明。
Ollama 宣布内置兼容 OpenAI Chat Completions API,可在本地用同一套 OpenAI 格式调用模型,只需把 hostname 改为 http://localhost:11434。
Meta 发布 70B 参数的 Code Llama,在 HumanEval 上得分 67.8,超过零样本 GPT-4。Replicate 上线该模型,提供 Base、Python、Instruct 三个变体,可用 JavaScript、Python、cURL 一行代码调用 meta/codellama-70b-instruct。
这篇教程分步讲解如何把复杂的 ComfyUI 工作流转成简单的 Gradio 应用,并部署到 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 无服务器结构上免费运行。
推荐理由:原文给出把 ComfyUI 工作流转成 Gradio 应用并部署到 Hugging Face Spaces ZeroGPU 的完整步骤,可照着复现。
Digital Green 使用 OpenAI 为农民搭建农业数据库,目标是提高农民收入。
OpenAI 的 GPT Store 已上线,Neon 借此发布了一个定制的 Neon 和 PostgreSQL OpenAI GPT 专家,用于回答 PostgreSQL 或 Neon 相关问题、协助项目。OpenAI 的 GPT 允许开发者创建定制 ChatGPT 体验,以执行特定任务或回答某一主题的问题。
推荐理由:Neon 借 OpenAI GPT Store 上线发布自家 PostgreSQL 定制 GPT,可了解数据库厂商如何接入 GPT 生态。
OpenAI 发布 GPT Store。材料仅提供标题,暂无更多细节。
Hugging Face 博客介绍社区轻量库 Unsloth,与 transformers、PEFT、TRL 完全兼容,通过将 PyTorch 模块改写为 Triton kernel 实现微调加速,官方称相比标准 QLoRA 精度损失为 0%。
推荐理由:原文给出 Unsloth 与 TRL 的集成方式和 59 次基准测试数据,可据此判断是否替换现有微调流程。
WHOOP 借助 GPT-4 提供个性化的健身与健康指导。该健康解决方案由 LLM 驱动,面向用户的日常训练与健康管理场景。
Mistral AI 发布稀疏专家混合模型 Mixtral 8x7B,采用 Apache 2.0 许可开放权重,在多数基准上超过或持平 Llama 2 70B 与 GPT3.5,推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍。
推荐理由:Mistral 发布 Apache 2.0 许可的开放权重模型,给出与 Llama 2 70B、GPT3.5 的基准对比和部署方式。
Replicate 发布教程,讲解如何用视觉模型、语言模型和文本转语音模型搭建一个实时解说生活的 AI 旁白。视觉部分推荐开源模型 Llava 13B,在 A40 GPU 上每秒 $0.000725、单次请求约 $0.0017;也可用 GPT-4-Vision,250px×140px 图像 $0.00255 加每 1K 输出 token $0.03。
Replicate 发布教程,演示如何用开源模型 Realistic Voice Cloning(RVC)克隆任意声音。
Replicate 完成由 a16z 领投的 4000 万美元 B 轮融资,NVIDIA 旗下 NVentures、Heavybit、Sequoia 和 Y Combinator 参投。
Hugging Face 发布推理库 Optimum-NVIDIA,只需把 transformers 的 pipeline 导入改成 optimum.nvidia 一行代码,即可在 NVIDIA 平台获得最高 28 倍吞吐提升和 1,200 tokens/秒,首 token 延迟最高快 3.3 倍。
推荐理由:Hugging Face 官方发布 Optimum-NVIDIA,给出改一行代码即可提速的实测数据与代码示例。
Hugging Face 通过在同一基础模型上动态换载 LoRA 适配器,把 LoRA 推理的冷启动时间从 25s 降到 3s,用户请求响应时间从 35s 降到 13s。Hub 上约 2500 个公开 LoRA 中约 92% 基于 Stable Diffusion XL Base 1.0,此前每个都需单独部署 GPU,如今仅用不到 5 张 A10G 即可服务数百个不同 LoRA。
Weights & Biases 基于 llama-index、FAISS 向量库、Cohere embeddings 和 OpenAI GPT-4 构建了 RAG 问答机器人 WandBot,并托管在 Replit 上,可接入 Discord、Slack、Zendesk 和 ChatGPT GPTs。
Replicate 发布教程,演示如何用 BAAI/bge-large-en-v1.5 模型生成文本嵌入,并给出从文本列表、JSONL 文件到 SAMSum 数据集的完整代码流程。
推荐理由:Replicate 官方给出用 BGE 模型生成文本嵌入的完整流程,并实测其成本低于 OpenAI Ada v2。
OpenAI 推出 Data Partnerships,与各方合作创建用于 AI 训练的开源和私有数据集。该计划面向希望参与构建训练数据的机构,具体合作方式与定价未在公告中披露。
Hugging Face 发布 Latent Consistency LoRA,通过只训练少量 LoRA 适配层而非蒸馏整个模型,把 Stable Diffusion 和 SDXL 的推理步数从 25 到 50 步降到 4 到 8 步。
推荐理由:Hugging Face 发布 LCM LoRA,把 SDXL 推理从 25 步压到 4 步,并给出各硬件实测耗时。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo,支持 128K 上下文且价格更低,同时推出 Assistants API、带视觉能力的 GPT-4 Turbo 以及 DALL·E 3 API 等开发者产品。材料仅提供摘要,未给出具体价格数字与各产品的详细能力说明。
推荐理由:OpenAI 在 DevDay 一次性公布新模型与开发者产品,可据此了解模型能力与 API 价格的变化方向。
OpenAI 宣布用户现在可以创建自定义版本的 ChatGPT,把指令、额外知识和任意技能组合在一起。该功能由 OpenAI 官方发布,具体使用方式和开放范围原文未作进一步说明。
推荐理由:OpenAI 官方宣布可创建自定义版 ChatGPT,读者可了解 GPTs 的组成要素与开放范围。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 Text Embeddings Inference(TEI)把开源 Embedding 模型部署到 Inference Endpoints,并支持大规模批量请求。
独立开发者 @n-raidenai 在 Replit 上发布开源生成式 UI 组件框架 openv0,可通过描述界面自动生成 Tailwind 驱动的 UI 代码,支持 Next.js、React、Svelte 及 NextUI、Flowbite、Shadcn、Lucide。
Replicate 上线 MusicGen 微调功能,用 8x A40(Large)硬件完整训练一次约 15 分钟,9-10 首、每首超过 30 秒的曲目即可训练出某种风格的音乐模型。
Typeform 借助 GPT-3.5 和 GPT-4,将在线表单升级为动态、对话式的数据收集体验。
Retool 借助 GPT-4,让企业能以快速、安全的方式构建 AI 驱动的应用。
Replit 在 Hugging Face 发布新的代码生成语言模型 Replit Code V1.5 3B,可用于代码补全任务,并允许作为基础模型做应用级微调,对商业使用没有严格限制。
Supabase 用 dbpedia 的 100 万条 OpenAI embeddings(1536 维)对比 pgvector 与 Pinecone 的查询性能和成本。
推荐理由:Supabase 用同一数据集对比 pgvector 与 Pinecone 的 QPS、精度和月成本,可据此估算向量检索方案的开销。
Replicate 发布文章,演示如何用内置 grammars 支持的 Llama 2 模型把航班确认邮件抽取成符合 JSON Schema 的 JSON 文档。
Mistral AI 的新开源语言模型 Mistral 7B 已由 @a16z-infra 推上 Replicate,性能超过其他 70 亿参数模型,也优于 Llama 2 13B,部分场景接近原始 Llama 34B。
Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B,采用 Apache 2.0 许可,官方称其在所有标准英文与代码基准上超过现有 13B 参数以内的开源模型。该模型可用于摘要、结构化与问答等任务,处理与生成文本速度更快、成本更低。Mistral AI 同时开放 GitHub 仓库和 Discord 频道,并表示后续将发布更大模型及面向企业的本地部署方案。
推荐理由:Mistral AI 官方发布首个 7B 开源模型并说明开放权重路线,可了解其与闭源模型的定位差异。
Superagent.sh 用 Replit 打造了一个开源 Agentic AI 框架,让开发者能在几分钟内把生产级 AI 助手集成进任意应用。在 Replit 代码执行库发布 48 小时内,团队就将其接入核心框架,用 Replit Autoscale 部署,并开放 Repl 供社区 fork、定制和自行部署。该框架可构建客服、法律、代码审查、内容生成等场景的 AI 助手。