通过openai-sb调用。

大模型时许预测研究旨在利用LLM的能力进行时序分析，探索使用LLM的超量参数与强大的推理能力，将时许预测历史知识应用到具体场景下的数值时序分析中。

大模型时许预测研究旨在利用LLM的能力进行时序分析，探索使用LLM的超量参数与强大的推理能力，将时许预测历史知识应用到具体场景下的数值时序分析中。

Semantic Kernel：一个集成大型语言模型 （LLM） 的 SDK，如 OpenAI、Azure OpenAI、 以及使用 C#、Python 和 Java 等传统编程语言的 Hugging Face。语义内核实现了这一点 通过允许您定义可以链接在一起的插件 只需几行代码。然而，语义内核的特别之处在于它能够自动编排 带有 AI 的插件。使用语义内核规划器，您可以 可以要求 LLM 生成实

DSPy（Declarative Language Model Programming），指声明式语言模型编程，由斯坦福大学的研究人员开发，面向大模型RAG业务允许开发者专注于应用程序的高级逻辑，同时抽象掉许多低级细节。

多模态大型语言模型（MLLM）像是一位多才多艺的艺术家，既能理解文字，又能看懂图片，甚至还能回答关于图片的问题，为复杂的任务提供解决方案。多模态编码器：信息的接收者想象一下，你面前有一张图片和一段文字。MLLM的第一个任务就是理解这两者。多模态编码器就是这个理解过程的起点，它像一个高效的信息接收器，能够同时处理视觉和语言信息。基本上都是选择CLIP预训练模型。这种方法有助于更好地对齐视觉和文本输入

YOLO在标准基准测试中，World 的速度和效率超过了现有的开放词汇检测器，包括 MDETR 和 GLIP 系列，展示了YOLOv8 在单个 NVIDIA V100 GPU 上的卓越性能。YOLO属于经典的传统AI模型，即经过有监督的训练后，模型学习到特征与标签间的关联关系，可对图像、视频中出现的物体进行特征检测，负荷已知特征的物体图像会被打上标签和置信度。：利用 CNN 的计算速度，YOLO-

OpenCompass，也称为“司南”，是由上海人工智能实验室发布的一个开源的大模型评测体系，已经成为目前权威的大型模型评估平台。作为一站式的大模型评估平台，它不仅量化了模型在知识、语言、理解、推理等方面的能力，还推动了模型的迭代和优化。其主要特点包括：对模型和数据集支持丰富：支持20+HuggingFace和API模型，70+数据集的模型评估方案，约40万个问题，从五个维度全面评估模型的能力分布

例如开发公司手册的知识专属大模型，如果不对大模型问答范围进行约束，一来该专属领域大模型应用的专属特征丢失了，二来对于无用问题，容易对模型资源造成浪费，如果存在一定信息存储和多轮对话功能，那么浪费将会更严重。

Olama是一个旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的工具。它提供了一个轻量级、易于扩展的框架，让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMS。通过Olama，开发者可以访问和运行一系列预构建的模型，并与其他开源项目、应用程序进行耦合实现大模型应用开发。Ollama支持多场家、多尺寸、多模态的各类大模型。