SmolVLM:Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型
SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型,专为设备端推理设计。以20亿参数量,实现了高效内存占用和快速处理速度。SmolVLM提供了三个版本以满足不同需求,并完全开源,所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可证下发布。
Kandinsky-3:开源的文本到图像生成框架,适应多种图像生成任务
Kandinsky-3 是一个开源的文本到图像生成框架,基于潜在扩散模型,能够适应多种图像生成任务。该框架支持高质量和逼真的图像合成,包括文本引导的修复/扩展、图像融合、文本-图像融合及视频生成等功能。Kandinsky-3 通过简化模型架构,提高了推理速度,同时保持了图像质量。
LongLLaVA:香港中文大学推出的多模态上下文混合架构大语言模型
LongLLaVA是由香港中文大学推出的多模态大型语言模型,采用混合架构,结合Mamba和Transformer模块,旨在高效处理大量图像数据。该模型能够在单个A100 80GB GPU上处理多达1000张图像,通过2D池化技术压缩图像token,显著降低计算成本,同时保留关键的空间关系信息。LongLLaVA在视频理解、高分辨率图像分析和多模态代理等应用场景中展现出卓越的性能。
AI Agents Loop异步执行可视化Tutorial 借助AgentBoard工具可视化工作流
本文介绍了AI Agent的异步执行循环(Agent Loop),并展示了如何利用开源框架agentboard可视化这一过程。通过分析不同框架(如AutoGen、LangGraph、AutoAgent)对Agent Loop的抽象,文章详细说明了从简单的功能调用到复杂的多阶段执行流程的设计。此外,还提供了使用agentboard进行日志记录与流程可视化的具体示例,包括安装步骤、代码实现及运行方法,帮助开发者更高效地调试和优化AI Agent的应用。