富士康旗下的鸿海研究院近日发布了一款全新的传统中文大型语言模型（LLM）——FoxBrain。这一模型的推出引起了业界的广泛关注，标志着在中文人工智能领域的一次重要进展。FoxBrain 的训练过程在短短四周内完成，展示了强大的技术能力和高效的研发速度。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyFoxBrain 的研发旨在提升传统中文的处理能力，满足日益增长的市场需求。在互联网及社交媒体的推动下，中文内容的生成和处理对技术的要求越来越高，FoxBrain 的推出正是为了应对这种
近日，Firecrawl 推出了一项全新的功能 ——LLMs.txt 生成器接口（Alpha 版），旨在帮助用户将任何网站的内容转化为清晰、适用于大语言模型(LLM)训练的文本文件。用户只需提供一个网站的 URL，Firecrawl 便会对该网站及其链接页面进行抓取，生成两种格式的文本文件:llms.txt 和 llms-full.txt，便于后续的分析和训练。该生成器的工作流程相对简单。用户只需提供一个网址，系统便会自动爬取该网站的内容，提取出干净且有意义的文本信息。生成的文件分为两种类型:llms.txt 是对网站内容的简明总结，
随着开源 AI 框架的快速发展，开发者们在部署 AI 模型时获得了前所未有的灵活性。Portkey AI Gateway 作为一款开源项目，旨在简化 AI 模型的编排，提供统一的 API 接口，助力开发者轻松整合多种 AI 模型。除了支持大型语言模型（LLMs），Portkey 还涵盖了视觉、音频(文本转语音和语音转文本)、图像生成等多模态生成 AI 模型。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyPortkey AI Gateway 的设计初衷在于解决开发者在集成和管理多个 LLM 提供商时面临的诸多挑战，包括供应商锁定、不同模型性能
近年来，大语言模型（LLM）在人工智能领域取得了显著进展，尤其是在多模态融合方面。华中科技大学、字节跳动与香港大学的联合团队最近提出了一种新型的多模态生成框架 ——Liquid，旨在解决当前主流多模态模型在视觉处理上的局限性。传统的多模态大模型依赖复杂的外部视觉模块，这不仅增加了系统的复杂性，还限制了其扩展性。Liquid 的创新之处在于，它采用 VQGAN 作为图像分词器，摒弃了对外部视觉组件的依赖，通过将图像编码为离散的视觉 token，使得模型可以直接与文本 token 共
