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A collection of 261 posts

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HF Code Agent实践

本文，介绍如何使用 HF的Code Agent和Qwen2.5–7B-Instruct 创建多代理 RAG 系统

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2025年关于AI的9个预测

随着我们迈向 2025 年，我们预计 AI 将迎来更加激动人心的篇章，这得益于去年创新的持续加速。

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大模型训练/微调硬件指南

在本综合指南中，我们深入研究了训练和微调 LLM 所需的基本硬件设置，从普通的 7B/8B 模型到尖端的 70B 模型，以帮助你实现 AI 抱负。

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图像数据异常值检测

在这篇文章中，我将研究为什么基于深度学习的方法在某些模态的异常值检测中效果很好。

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机器学习驱动的Web测试自动化

我的挑战；如何登录到任何地方的任何网站，而无需使用底层 HTML 与对象交互。

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流程自动化：AI代理 vs. RPA

本文探讨了从传统的机器人流程自动化 (RPA) 到自主代理的突破性能力在塑造自动化未来方面的范式转变。

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实时语音助手DIY

借助现代库和 API，创建响应式实时 AI 语音助手变得越来越容易。

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2025年AI十大趋势

本文是领先的未来学家和投资者 Tomasz Tunguz 对 2024 年底数据和人工智能的看法—以及我自己的一些预测。

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OmniParser提取小红书数据

通过将 Omniparse 基于视觉的理解与语言模型 (LLM) 相结合，它可以成为 RPA 的可行替代方案，用于复杂的 Web 抓取，类似于 AgentQL 的功能。

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财务文档的AI处理管线

我开发了一个集成 Phidata、n8n 和 Qdrant 的简化解决方案，以自动执行财务文件分析。

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用本地TTS制作有声读物

在本指南中，我将带你了解使用 Nvidia 的 FastPitch 创建个性化有声读物解决方案的过程，从了解 TTS 基础知识到集成高级模型。

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基于计算机视觉的自动分拣

使用计算机视觉的自动分拣根据特定特征识别、分类和路由物品或材料，广泛应用于制造业、物流业、农业和回收业等行业，以提高效率、降低劳动力成本并最大限度地减少错误。

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AI驱动的Web抓取和数据分析

在本指南中，我们将学习如何将网页抓取与人工智能相结合，以构建一个强大的工具，用于免费大规模收集和分析数据。让我们开始吧！

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用Ollama打造本地生产力工具

在本文中，我们将深入探讨本地 AI 的世界，探索 Ollama 等工具以及 Gemma 2 和 LLaVA 等最先进的模型如何改变你的日常工作流程。

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打造免费的本地AI助手

在本文中，我将介绍使用 LangChain、Chroma 实现 RAG 管道的 Flask 应用程序的开发。该应用程序允许用户上传 PDF 文档、存储嵌入并查询它们以进行信息检索。

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从PDF文章生成幻灯片和演讲视频

和大多数人一样，NotebookLM 及其从一组文档生成播客的能力让我大吃一惊。然后，我开始思考：“他们是如何做到这一点的，我在哪里可以获得这种魔力？”复制起来有多容易？

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Imagen 3虚拟试穿实现

在这篇博客中，我将向你展示一个有趣的用例，说明如何使用 Imagen 3 查看一套衣服穿在你身上的效果——这是我经常遇到的一个实际问题。

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打造自己的代码审查助手

你是否曾经想要拥有完全在本地机器上运行的 AI 代码审查器？在本教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 构建该工具。

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AI驱动的README生成器

在本文中，我们将介绍建立一个使用Git钩子和Ollama Llama3模型自动生成和更新README.md的方法。

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基于多模态LLM的PDF处理管道

我们的管道是一个两步过程。首先将每个页面分割成重要的块并总结每个块。其次对块进行一次索引，然后在每次收到请求时搜索这些块，并在 LLM 上下文中包含每个检索到的块的完整上下文。

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用合成数据构建LLM护栏

随着大型语言模型 (LLM) 越来越受欢迎，一个挑战是确保当用户使用超出其预期目的的查询或请求提示这些模型时，由 LLM 驱动的应用程序不会偏离主题。

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LLM驱动的自然语言界面

自然语言 (NL) 界面使用户能够使用自然语言与系统交互（而不是使用严格的命令语法或使用图形用户界面的按钮和字段）。

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LLM驱动的房地产行业知识库

房地产公司在其运营的每个阶段都会生成大量文件——从土地可行性研究和市场研究到建筑设计和合规报告。这些数据的庞大数量和多样性使得传统的存储和检索方法效率低下，常常导致决策延迟和错失良机。

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LLM微调实现网络攻击检测

在这篇文章中，我将探讨 LLM 微调在网络安全领域预测任务中的更高级用例。具体来说，我提出了一种使用微调 LLM 进行实时网络攻击检测的机制。

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探索音频数据建模的3种方法

本研究的目标是尝试使用 GTZAN 数据集解决流派分类任务的不同建模方法。为了确保模型的公平比较，所有实验都使用了相同的训练-测试分割。