2024年11月6日，Ollama发布了0.4版本，新增支持在本地加载和运行Llama3.2视觉模型，包括11B和90B两个大小的版本。1. 下载安装Ollama 0.4版本4. 要将一张图片添加到提示词中，可以拖动并释放它到终端中（Windows），或在Linux上将图片的路径添加到提示词中。注意：Llama3.2视觉模型11B需要至少8GB的VRAM，而90B模型则需要至少64GB的VRAM。

该 API 使用 FastAPI 构建，并使用 Celery 进行异步任务处理。Redis 用于缓存 OCR 结果。•基于 PyTorch 的 OCR（Marker）+ Ollama 通过 docker-compose 进行交付和配置，不会将任何数据发送到您的开发/服务器环境之外。•使用不同的 OCR 策略（包括 marker、surya-ocr 或 tessereact）进行 PDF 到 Mar

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。AI大模型应用的核心技术栈‍‍各组件的关键作用基于大模型的应用和普通应用的区别‍。

本文演示了11 种不同的经典时间序列预测方法，以及时间序列方法的对比及实践教程。自回归 （AR）移动平均线 （MA）自回归移动平均线 （ARMA）自回归综合移动平均线 （ARIMA）季节性自回归综合移动平均线 （SARIMA）具有外生回归的季节性自回归积分移动平均值 （SARIMAX）向量自回归 （VAR）向量自回归移动平均 （VARMA）具有外生回归的向量自回归移动平均值 （VARMAX）简单指

知识图谱是RAG系统中的一种重要的技术， 基于知识图谱的大模型应用也成为一个典型的架构模式。但是，在一般的RAG系统中， 都会用到向量数据库，那么，当知识图谱与向量数据库相遇后，会是怎样的场景呢？

首次提出了一种针对多模态开放集领域泛化（Multimodal Open-Set Domain Generalization, MM-OSDG）的方法，并通过自监督学习机制实现。掩码跨模态翻译（Masked Cross-modal Translation）和多模态拼图（Multimodal Jigsaw Puzzles）。这些任务帮助学习多模态的代表性特征，从而增强了模型的泛化能力和开放类检测能力。

题目：M2TR: Multi-modal Multi-scale Transformers for Deepfake Detection论文地址: https://arxiv.org/pdf/2104.09770。

预训练是指在一个大规模的通用数据集上对模型进行初步训练，使其能够学习到丰富的特征表示。这个过程通常在没有监督（即没有明确的标签）的情况下进行，称为无监督预训练。经过预训练的模型可以捕捉到数据中的模式和结构，从而在后续的特定任务（如分类、回归等）中更有效地进行微调（fine-tuning）。

学习一项新的技术，首先要对它有一个清晰的认识，也就是我们常说的3W原则方法论，what——是什么，why——为什么，how——怎么做。人工智能技术是一项多学科交叉的技术，其涉及领域非常广泛，如果你对人工智能技术产业链没有一个清晰的认识，那么你就会觉得很迷茫，并且会有很多问题。今天，我们就从产业链的各个角度来对人工智能有一个清晰的认识。‍‍‍人工智能全产业链分析人工智能是一门多学科交叉的技术，并且从

在学术研究中，创新是推动研究发展的核心动力。无论是撰写学位论文还是发表期刊文章，找到科研创新点都是非常重要的。借助ChatGPT大模型，是可以有效辅助研究者寻找和识别科研创新点。以下是我整理的有实操性的策略和实践方法，并包含了如何使用ChatGPT的提示词和详细步骤。创新点可以是研究对象、方法、内容或观点的新发展。要求我们在前人工作的基础上，提出新的论证、纠正错误、摒弃陈旧内容，或者深入研究某方面