llm-answer-engine是一个使用Next.js、Groq、Mixtral、Langchain、OpenAI、Brave和Serper构建的Perplexity风格的回答引擎项目。如下所示:
项目旨在创建一个高级回答引擎,能够有效返回基于用户查询的来源、答案、图像、视频和后续问题。
使用Next.js构建服务器端渲染和静态Web应用程序。
利用Tailwind CSS框架快速构建自定义用户界面。
包含Groq和Mixtral技术,用于处理和理解用户查询。
Langchain.JS库重点关注文本操作,如文本分割和嵌入。
使用Brave Search提供隐私保护的搜索引擎,获取相关内容和图像。
Serper API用于根据用户查询获取相关的视频和图像结果。
OpenAI Embeddings用于创建文本块的向量表示。
提供了安装和设置运行服务器的详细指南,包括获取API密钥和安装依赖。
遵循MIT许可证。
参考文献:
[1] https://www.developersdigest.tech/
[2] https://github.com/developersdigest/llm-answer-engine
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
微软研究院提出潜在分区网络(LZN),首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制,让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能,还能独立完成各类任务,多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
上海AI实验室开发的VLAC模型让机器人首次具备真实世界自主学习能力。该系统如同给机器人配备智能导师,能实时评估动作效果并从中学习。在四个操作任务测试中,机器人成功率从30%提升至90%,仅需200次练习。技术结合视觉、语言理解和动作生成,支持跨场景适应和人机协作,为家庭服务、医疗护理等领域应用奠定基础。