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吴恩达(Andrew Ng)的新书《How to Build Your Career in AI》
这本书最大的价值在于提供了全方位的AI职业发展建议，包括: 如何掌握核心AI技能 求职面试技巧 如何打造个人项目作品集 如何建立和利用人脉网络 如何克服冒充者综合症
本地交互式知识图谱构建工具：Local Knowledge Graph
Local Knowledge Graph从本地数据源构建知识图谱，并提供可视化和分析功能。提供交互式 Web 界面，展示推理过程，并将推理步骤以动态知识图谱的形式可视化，基于语义相似性提供问题回答。
AutoGen Studio的开源界面：微软的AI应用开发平台AutoGen
微软推出了一个名为AutoGen Studio的开源界面。该界面可以通过设置Python API，以及简单的拖拽页面操作，从而无需编写代码，即可快速构建、测试、定制和共享AI智能体，极大简化了AI应用的开发。
第一个开源的具有实时对话能力的多模态模型：Mini-Omni
Mini-Omni是清华大学启元实验室开源的多模态模型，具备实时语音到语音的对话能力，无需额外的ASR或TTS模型。它能够边思考边说话，支持流式音频输出，并能通过'Any Model Can Talk'方法为其他模型添加语音交互能力。
Qwen2-VL：阿里巴巴云计算团队开发的多模态大型语言模型系列
Qwen2-VL：阿里巴巴云计算团队开发的多模态大型语言模型系列，具备处理各种分辨率和比例的图像、理解超过20分钟视频、操作移动设备和机器人、以及支持多语言文本理解等多项先进功能。
Qwen2-Audio：多模态AI系统，融合语音对话和音频分析功能
多模态AI系统，融合语音对话和音频分析功能，支持超过8种语言和方言，无需自动语音识别即可进行语音交互，提供音频信息分析和多语言支持。
GraphRAG-Local-UI：使用本地 LLM 的 GraphRAG
使用本地 LLM 的 GraphRAG - 具有强大的 API 和用于索引/快速调整/查询/聊天/可视化/等的多个应用程序。
开源框架Ollama支持访问外部工具
在Ollama的v0.3版本中，LLM可以访问各种工具，比如search API、网页浏览、代码解释器、计算器等外部功能。
由LLM驱动的自主Agent集合
由LLM驱动的自主Agent集合，涵盖任务解决、多智能体协作、社会模拟等项目，提供框架、基准评估和相关资源，推动AI代理技术的发展。
搞了半天原来GPT-4o-mini是基于GPT-3.5架构的模型（Dify中接入GPT-4o mini模型）
GPT-4o mini（"o"代表"omni"）是小型型号类别中最先进的型号，也是OpenAI迄今为止最便宜的型号。它是多模态的（接受文本或图像输入并输出文本），具有比 gpt-3.5-turbo 更高的智能，但速度同样快。它旨在用于较小的任务，包括视觉任务。
Mem0：个性化AI的智能记忆层
多层次记忆：Mem0支持用户级、会话级和AI代理级的记忆保留，确保信息在不同层面得到适当的存储和利用。 自适应个性化：系统能够根据与用户的交互不断改进，提供越来越精准的个性化体验。
GraphRAG本地化与Ollama集成及交互式UI：结合知识图谱的本地模型支持和交互界面
结合知识图谱的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知识管理和查询工具，适用于数据管理、查询执行和结果可视化。
书生·浦语基于InternLM2模型迭代出了InternLM2.5系统
书生·浦语基于InternLM2模型与上一代 InternLM2 相比，推理性能提高了20%。数学推理性能超过了Llama3、Gemma2-9B等
ThinkAny：新时代 AI 搜索引擎
ThinkAny是一款新时代AI搜索引擎，它采用RAG技术来检索和聚合优质内容，并结合AI智能答题功能，以高效率解答用户提出的问题。
MiniCPM-Llama3-V 2.5实现了GPT-4V级的多模态能力
MiniCPM-Llama3-V 2.5：MiniCPM-V系列的最新、性能最佳模型。
llm-answer-engine：一个Perplexity风格的回答引擎项目
llm-answer-engine是一个使用Next.js、Groq、Mixtral、Langchain、OpenAI、Brave和Serper构建的Perplexity风格的回答引擎项目。
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