文生视频是AI领域热点，很多文生视频的大模型都是基于 Huggingface的 diffusers的text to video的pipeline来开发。国内外也有非常多的优秀产品如Runway AI、Pika AI 、可灵King AI、通义千问、智谱的文生视频模型等等。为了方便调用，这篇博客也尝试了使用 PyPI的text2video的python库的Wrapper类进行调用，下面会给大家介绍一下Huggingface Text to Video Pipeline的调用方式以及使用通用的text2video的python库调用方式。

本项目针对不同医院检查报告单样式差异大、手机拍摄质量差等问题，传统OCR识别效果不佳的情况，探索并选定了Qwen2-vl系列视觉语言模型。通过微调和优化，模型在识别准确率上显著提升，能够精准识别并结构化输出报告单信息，支持整张报告单及特定项目的识别。系统采用FastAPI封装接口，Gradio构建展示界面，具备高效、灵活的应用特性。未来该方案可扩展至多种文本识别场景，助力行业数字化转型。

本文详细介绍了一站式搭建相亲交友APP的开发流程，涵盖需求分析、技术选型、系统设计、编码实现、测试、部署上线及后期维护等环节。通过市场调研明确平台定位与功能需求，选择适合的技术栈（如React、Node.js、MySQL等），设计系统架构和数据库结构，开发核心功能如用户注册、匹配算法、音视频聊天等，并进行严格的测试和优化，确保系统的稳定性和安全性。最终，通过云服务部署上线，并持续维护和迭代，提供一个功能完善、安全可靠的社交平台。

随着数字化转型的深入，企业对文档管理和知识提取的需求日益增长。阿里云推出的文档智能 & RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决方案，通过高效的内容清洗、向量化处理、精准的问答召回和灵活的Prompt设计，帮助企业构建强大的LLM知识库，显著提升企业级文档管理的效率和准确性。

Yi-1.5是Yi的升级版本。 它使用 500B tokens的高质量语料库在 Yi 上持续进行预训练，并在 3M 个多样化的微调样本上进行微调。

BERT于 2018 年发布（史前人工智能！），但它至今仍被广泛使用，BERT的纯编码器架构使其成为每天出现的各种场景的理想选择，例如检索、分类和实体提取。

OpenAI 于12月5日宣布将举行为期12天的系列发布活动，期间每天发布一个产品或样品，包括备受期待的AI视频生成工具Sora和新的推理模型。本文将介绍这12天的发布会每日的发布内容和相关亮点信息。

在Git中，你可以通过几种不同的命令来查看远程仓库的地址。以下是一些常用的方法： ### 1. 使用`git remote -v`命令 这是查看远程仓库地址最常用的命令。它会列出所有远程仓库的名称（如`origin`）以及对应的URL（包括fetch和push的URL，如果它们不同的话）。 ```bash git remote -v ``` 输出示例： ``` origin https://github.com/username/repo.git (fetch) origin https://github.com/username/repo.git (push) ``` ###

近期开源社区陆续出现了千亿参数规模以上的大模型，这些模型都在各项评测中取得杰出的成绩。今天，通义千问团队开源1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型Qwen1.5-110B，该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

WebChat 是一个基于 Chrome 扩展开发的 AI 助手，能够帮助用户理解和分析当前网页的内容，支持自定义 API 和本地大模型。

本文介绍如果通过postman调用阿里云通义千问API，然后介绍如果使用多语言集成，最后介绍了快速使用postman压测创建的API请求。

本文主要关注在Rerank，本文中，Rerank可以在不牺牲准确性的情况下加速LLM的查询（实际上可能提高准确率），Rerank通过从上下文中删除不相关的节点，重新排序相关节点来实现这一点。

ModelScope训练是指在ModelScope平台上对机器学习模型进行训练的活动；本合集将介绍ModelScope训练流程、模型优化技巧和训练过程中的常见问题解决方法。

近日，智谱AI开源了VLM领域的最新工作 CogAgent。

C语言中，普通局部变量在函数内部定义，作用域仅限于该函数；普通全局变量在所有函数外部定义，作用域为整个文件；静态局部变量在函数内部定义但生命周期为整个程序运行期；静态全局变量在所有函数外部定义，但仅在定义它的文件内可见。

本文改进： 在进行目标检测时，小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。YOLOv10有3个检测头，能够多尺度对目标进行检测，但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，能够大量涨点，map提升明显； 多头检测器提升小目标检测精度，1）mAP50从0.666提升至0.677

MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力，更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术，可以突破传统困境，让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。

为了方便更多的零基础的初学者体验大语言模型，llamafile 提出了单文件运行大模型的方案。

Java中的“TimeoutException”通常在操作超时未完成时抛出。解决方法包括：增加超时时间、优化代码逻辑减少执行时间、使用异步处理或线程池提高效率。