LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。

LangChain是一个基于语言模型的平台,用于构建和部署使用RAG技术的大模型应用。它包括查询转换、假设文档嵌入(HyDE)、路由机制、查询构建与索引策略、检索技术,以及最终的生成阶段。
最近,LangChain实现了RAG(检索增强型生成)的指南,为用户提供了学习如何使用LangChain构建和部署RAG技术的大模型应用的详细教程。通过这个指南,用户可以了解如何利用LangChain和RAG技术构建自己的应用,从而实现更高效的信息检索和生成。

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Starcloud公司利用搭载NVIDIA H100GPU的卫星,在太空中成功训练了nano-GPT模型并完成Gemma模型推理,标志着太空数据中心发展的重要进展。

《纽约时报》起诉AI搜索公司Perplexity,指控其未经授权大量复制并传播其新闻、视频等版权内容,要求法院禁止侵权行为并赔偿损失。这是该报继去年起诉OpenAI和微软后,第二起针对生成式AI的版权诉讼。诉状指出,Perplexity的检索增强生成技术输出内容与原文几乎一致,仅今年8月就向纽时网站发起超17.5万次爬取请求。

大模型风口已过,布局AI能力的企业面临新挑战:如何低成本、稳定高效地将大模型集成到产品中。这不仅关乎技术,更是决定企业成败的商业命题。API接口的选择直接影响项目迭代速度、盈利能力和市场竞争力。

Evo-Memory是新型智能体框架,通过流式基准评估智能体在连续任务中积累和重用策略的能力,强调动态记忆演变,突破静态对话记录限制。
vLLM团队推出首个“全模态”推理框架vLLM-Omni,将文本、图像、音频、视频的统一生成从概念验证变为可落地的代码。该框架采用解耦流水线架构,包括模态编码器(如ViT、Whisper)、LLM核心(沿用vLLM自回归引擎)和模态生成器(如DiT、Stable Diffusion),支持多模态输入与输出。开发者可通过GitHub和ReadTheDocs获取,并立即pip安装使用。
Meta首席AI科学家杨立昆将离职创业,专注开发“世界模型”AI。他正寻求投资,推动其“目标驱动AI”架构商业化,此举被视为对Meta押注大语言模型的公开否定。杨立昆认为仅扩大参数无法实现人类级推理,主张通过视频、传感器等多模态路径发展AI。

Meta首席AI科学家杨立昆离职后首次公开表示,大公司重金投入大型语言模型是战略错误,无法实现真正智能。他指出LLM仅能统计补全文本,缺乏物理世界理解、长期推理和规划能力,注定无法达到人类智能水平。他认为下一代突破应依靠“世界模型”。
清华大学等机构联合发布全球首个基于MCP架构的开源RAG框架UltraRAG2.1,通过YAML配置即可实现多模态智能检索系统的多阶段推理与评估,无需编程,显著降低技术门槛,推动检索增强生成技术发展。

Moonshot AI推出Kosong,作为LLM抽象层解决多模型工具交互的技术栈维护难题。它统一消息结构、支持异步工具编排和可插拔聊天提供商,避免业务逻辑硬编码,简化智能体开发。该Python库作为代理逻辑与LLM提供商间的中间层,是Kimi CLI的核心驱动组件。
StepFun AI发布开源项目Step-Audio-EditX,基于30亿参数音频语言模型,将语音编辑转化为类似文本标记的可控操作,突破传统波形处理模式。该技术有望实现"像编辑文本一样编辑语音"的直观交互,相关论文已发布于arXiv平台(编号2511.03601)。