Qwen2-VL：让世界看得更清楚特点：Qwen2-VL可以理解20分钟以上的视频，进行高质量的视频问答、对话、内容创作等。Qwen2-VL具有复杂的推理和决策能力，可以与手机、机器人等设备集成，基于视觉环境和文本指令进行自动操作。除了英语和中文之外，Qwen2-VL现在支持图像内不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。Qwen2-VL 在视觉理解基准上实现了最先进

它来了！benchmark已杀疯~Ollama第一时间支持，几个系列的模型大多数模型都是 Apache 2.0 协议！除了 32B ，小尺寸的模型在其模型尺寸上也表现出了了最先进的性能！除了基准分数，cursor可以接入最新版Qwen模型了！最后 Qwen 牛逼！

在python开发中，经常需要使用到各种各样的库。pip又是我们常用的安装工具。但是国外的源下载速度实在太慢，经常导致超时。对于这种情况我们可以修改pip的下载源为国内源。这样就可以大幅度提升下载速度。如何修改源？1、临时更换镜像源可以通过如下方式。pip3 install 库名 -i 镜像地址这样的方式来安装。如 我要安装 numpy 库 并使用 豆瓣 的镜像源pip3 install nump

学习人工智能是一个系统工程，需要扎实的数学基础和编程能力作为支撑。通过系统的学习和实践，逐步掌握人工智能的核心技术和应用方法，将为你未来的职业发展奠定坚实的基础。希望本文能为广大AI爱好者提供一些有益的参考和指导。

使用Huggingface上的开源医疗数据集，借助 RAGFlow 搭建自己的本地医疗问诊助手。原理：RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。

LiteLLM是一个 Python 库，旨在简化多种大型语言模型（LLM）API 的集成。通过支持来自众多提供商的超过 100 种 LLM 服务，它使用户能够使用标准化的 OpenAI API 格式与这些模型进行交互。提供商包括AzureAnthropicCohereOpenAIOllama和Sagemaker等主要品牌。这种广泛的兼容性为用户提供了丰富的语言模型功能，简化了将先进语言模型集成到其

这种是最简单的GPT投喂流，整个过程不到3分钟，生产出来的内容风格、语言、调性都非常接近小红书的爆款文章，可以直接使用，也可以稍作修改后使用。这类投喂和调教，还可以持续进行，比如让GPT总结出爆款文章的基本模型，并且加以定义。你可以下面提示词来做。

Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具，可以帮助开发者更加高效地进行Python开发。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

时间序列预测在经济分析、气象等领域至关重要，传统模型多基于均方误差（MSE）训练。MSE训练导致预测延迟，即真实值在预测之前，影响金融和天气预测的实用性。本文提出一种新方法，通过基于神经常微分方程（NODE）的连续时间门控递归单元（GRU）来减少预测延迟。该方法通过时间导数正则化来优化GRU架构，提升了MSE、动态时间规整（DTW）和时间扭曲指数（TDI）等指标。实验表明，该方法在多种数据集上具有

LSTM是一种特殊的神经网络，它特别擅长处理序列数据，比如时间序列、文本、音频等。它解决了传统神经网络在处理这种数据时**“短期记忆不好”**的问题。普通神经网络的问题：当数据有时间顺序时，普通的神经网络容易忘记之前的信息。比如说，你在读一段文章，读到第10句话时，普通神经网络可能已经不记得前面几句话了，所以做决策会不准。LSTM的优点：LSTM可以“记住”长期的信息（比如很久之前的内容），同时也