LangChain发布RAG指南：构建大模型应用的详细教程

全球首部AI制作长片《海上女王郑一嫂》震撼上映：科技与艺术的碰撞

在电影行业不断探索新技术的今天，全球首部政府批准的 AI 生成长片《海上女王郑一嫂》于4月24日在新加坡正式上映。这部70分钟的影片突破了传统电影制作的界限，以其完整的故事叙述和多样的角色展现了人工智能在影视创作中的无限可能。《海上女王郑一嫂》以历史传奇女海盗郑一嫂为原型，她曾统领约1800艘船只，领导十万海盗。在主创团队 FizzDragon 的带领下，影片不仅重现了郑一嫂的传奇故事，还展示了 AI 技术如何在复杂的影视制作中发挥作用。尽管 AI 在影视领域已有先例，如 N

全球首部AI生成电影《海上女王郑一嫂》上映 时长70分钟

近日，由新加坡影视制作公司FizzDragon出品的70分钟华语AIGC（人工智能生成内容）电影《海上女王郑一嫂》正式在新加坡院线上映，成为全球首部进入商业院线公映的AI技术长片。该片以18世纪中国传奇女海盗郑一嫂为原型，其人物形象曾启发《加勒比海盗》系列中“清夫人”一角的创作。

英伟达推多模态LLM Describe Anything：指定特定区域生成详细的描述

NVIDIA AI团队发布了一款革命性的多模态大语言模型——Describe Anything3B（DAM-3B），专为图像和视频的精细化、区域化描述而设计。这款模型凭借创新技术和卓越性能，在多模态学习领域掀起热议，成为AI技术发展的又一里程碑。以下，AIbase为您梳理这款模型的核心亮点与行业影响。区域化描述的突破DAM-3B以其独特的能力脱颖而出:能够根据用户指定的图像或视频区域（如点、框、涂鸦或掩码），生成高度详细的描述。这种区域化描述超越了传统图像标注的局限，结合全局图像/视频上下文与局

AWS 发布 SWE-PolyBench:评估 AI 编程助手的新开源基准

近日，AWS AI Labs 推出了 SWE-PolyBench，这是一个多语言的开源基准，旨在为 AI 编程助手的评估提供一个更全面的框架。随着大规模语言模型（LLM）的进步，AI 编程助手的开发已经取得了显著的进展，这些助手能够生成、修改和理解软件代码。然而，目前的评估方法仍然存在诸多局限，许多基准测试往往仅集中在 Python 等单一语言，无法全面反映真实代码库的结构和语义多样性。SWE-PolyBench 通过涵盖21个 GitHub 代码库，支持 Java、JavaScript、TypeScript 和 Python 四种流行编程语言，提供了2110个任务，包

字节跳动发布高效预训练长度缩放技术，突破长序列训练瓶颈

字节跳动宣布推出高效预训练长度缩放技术（Efficient Pretraining Length Scaling），通过创新的Parallel Hidden Decoding Transformer(PHD-Transformer)框架，显著提升大语言模型(LLM)在长序列预训练中的效率与性能。据AIbase了解，该技术在保持推理效率的同时，支持高达2048K(2M)的上下文长度训练，解决了传统框架在数据异构性与计算平衡上的瓶颈。相关研究已在arXiv公开，引发了AI研究社区的广泛关注。核心创新:PHD-Transformer优化长序列训练字节跳动的PHD-Transformer通过独特的键值缓存（KV Cache）管理策略与架构优

富士通联手Nutanix推出日语大模型Takane，瞄准企业私有AI市场

RAG增强系统Node：AI检索革命，效率飙升30%！

随着生成式人工智能技术的飞速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG）系统正成为提升大语言模型(LLM)准确性和上下文相关性的关键技术。近日，一款名为NodeRAG的创新RAG增强系统引起了业界广泛关注，其独特的异构图结构为RAG工作流带来了革命性突破。NodeRAG:异构图驱动的RAG新范式NodeRAG是一个以图结构为核心的RAG框架，通过引入异构图（Heterogeneous Graph）技术，将文档分解信息与大语言模型提取的洞察力统一为图中的节点。这种设计突破了传统RAG系统中信息分层的限制，实现

GLM-4-32B 与 GLM-Z1-32B 在 OpenRouter 上线，免费开放

清华大学 KEG 实验室（THUDM）研发的 GLM-4-32B 及 GLM-Z1-32B 两款前沿大语言模型(LLM)正式在 OpenRouter 平台上线，且完全免费向全球用户开放。这一里程碑式的事件标志着高性能 AI 模型的普及迈出了重要一步，为开发者、研究人员及 AI 爱好者提供了强大的工具，以推动人工智能应用的进一步创新。模型上线:性能强劲，免费开放GLM-4-32B 作为一款拥有320亿参数的通用大语言模型，以其在复杂推理、数学能力及多语言处理方面的卓越表现，成为当前开源 LLM 领域的佼佼者。与此同时，GLM-Z1-32B 是基于

新框架d1引领扩散模型推理进步，掀起强化学习应用新风潮

在人工智能的不断发展中，扩散模型在推理能力上逐渐崭露头角，现如今，它们不再是自回归模型的 “跟随者”。近日，来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）和 Meta 的研究者们联合推出了一种名为 d1的新框架，该框架结合了监督微调(SFT)和强化学习(RL)，使扩散模型具备更强的推理能力，包括数学理解、逻辑推理等。这一创新的 d1框架通过两阶段的后训练策略来提升掩码大语言模型（dLLM）的性能。在第一阶段，模型通过高质量的推理轨迹进行监督微调，从而掌握基础知识和逻辑推理能力。接着

Cohere在微软Azure AI Foundry推出两款新模型，助力RAG与智能体AI工作流优化

近日，Cohere在微软Azure AI Foundry平台上推出了两款全新模型——Command A和Embed 4，为企业级RAG（检索增强生成）和智能体AI工作流带来显著提升。这两款模型以其生产就绪和高开发友好性，广泛适用于智能文档问答、企业级Copilot以及可扩展的搜索应用场景。Command A：驱动智能体AI的高效引擎Command A是Cohere专为智能体AI工作流设计的大型语言模型（LLM），能够无缝集成到复杂的企业应用中。该模型在Azure AI Foundry的支持下，提供了卓越的语义推理和任务执行能力，特别适用于需要多步骤逻辑处理